DBMS > BoltDB vs. EsgynDB vs. Google BigQuery vs. RDF4J vs. Trino

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. EsgynDB vs. Google BigQuery vs. RDF4J vs. Trino

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embedded key-value store for Go.

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Large scale data warehouse service with append-only tables

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

Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store

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

Punkte	0,74
Rang	#220	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

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

Punkte	5,00
Rang	#66	Overall
	#36	Relational DBMS

Website

github.com/boltdb/bolt

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigquery

rdf4j.org

trino.io

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

rdf4j.org/documentation

trino.io/broadcast
trino.io/docs/current

Social network pages

Entwickler

Esgyn

Google

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

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2013

2015

2010

2004

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache Version 2.0

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.

Starburst Galaxy offers a feature-rich user interface to connect all your data sources, manage your Trino clusters, and query your data.

Implementierungssprache

C++, Java

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS

for devlopment

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

nein

depending on connected data-source

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

yes, depending on connected data-source

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

depending on connected data-source

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

keine

depending on connected data-source

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

depending on connected data-source

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

depending on connected data-source

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

nein

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Trino is the fastest open source, massively parallel processing SQL query engine...
» mehr

Competitive advantages

High performance analtyics and data processing of very large data sets Powerful ANSI...
» mehr

Typical application scenarios

Performant analytics query engine for data warehouses, data lakes, and data lakehouses...
» mehr

Key customers

Trino is widely adopted across the globe as freely-available open source software....
» mehr

Market metrics

33000+ commits in GitHub 8200+ stargazers in GitHub 1200+ pull requests merged in...
» mehr

Licensing and pricing models

Trino is an open source project and usage is therefore free. Commercial offerings...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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