DBMS > BigchainDB vs. ObjectBox vs. RDF4J vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. ObjectBox vs. RDF4J vs. Realm

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Name

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

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

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

RDF Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	0,76
Rang	#216	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	7,18
Rang	#52	Overall
	#8	Document Stores

Website

www.bigchaindb.com

github.com/objectbox
objectbox.io

rdf4j.org

realm.io

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

docs.objectbox.io

rdf4j.org/documentation

realm.io/docs

Entwickler

ObjectBox Limited

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

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Erscheinungsjahr

2016

2017

2004

2014

Aktuelle Version

4.0 (May 2024)

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Python

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

Proprietäres native API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

Java
PHP
Python

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Triggers

nein

Change Listeners

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
18. Juni 2024

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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2. März 2016, Paul Andlinger

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