DBMS > BigObject vs. Linter vs. RDF4J vs. Transwarp StellarDB

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Linter vs. RDF4J vs. Transwarp StellarDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

RDBMS for high security requirements

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

A distributed graph DBMS built for enterprise-level graph applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

RDF Store

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#39	Graph DBMS

Website

bigobject.io

linter.ru

rdf4j.org

www.transwarp.cn/en/product/stellardb

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

rdf4j.org/documentation

Entwickler

BigObject, Inc.

relex.ru

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Transwarp

Erscheinungsjahr

2015

1990

2004

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

OpenCypher

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

yes

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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