DBMS > BoltDB vs. EsgynDB vs. HEAVY.AI vs. RDF4J vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. EsgynDB vs. HEAVY.AI vs. RDF4J vs. ReductStore

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

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

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

github.com/boltdb/bolt

www.esgyn.cn

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

rdf4j.org

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

docs.heavy.ai

rdf4j.org/documentation

www.reduct.store/docs

Entwickler

Esgyn

HEAVY.AI, Inc.

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

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2013

2015

2016

2004

2023

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Business Source License 1.1

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++, Java

C++ and CUDA

Java

C++, Rust

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Docker
Linux
macOS
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

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Java
PHP
Python

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source 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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

4 Instructive Postmortems on Data Downtime and Loss
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14. März 2023, hackernoon.com

Roblox’s cloud-native catastrophe: A post mortem
31. Januar 2022, InfoWorld

How to Put a GUI on Ansible, Using Semaphore
22. April 2023, The New Stack

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HEAVY.AI Introduces HeavyIQ, Delivering Powerful Conversational Analytics Focused on Location and Time Data
19. März 2024, Datanami

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

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