DBMS > BoltDB vs. IRONdb vs. RDF4J vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften BoltDB vs. IRONdb vs. RDF4J vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

An embedded key-value store for Go.

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

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

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

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

Website

github.com/boltdb/bolt

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

rdf4j.org

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

rdf4j.org/documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Circonus LLC.

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

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2013

2017

2004

2014

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 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.

Implementierungssprache

C und C++

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

text, numeric, histograms

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

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Java
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in Lua

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Automatic, metric affinity per node

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

configurable replication factor, datacenter aware

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

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

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

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21. Februar 2018, hackernoon.com

4 Instructive Postmortems on Data Downtime and Loss
1. März 2024, The Hacker News

Three Reasons DevOps Should Consider Rocky Linux 9.4
15. Mai 2024, DevOps.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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21. Februar 2024, SiliconANGLE News

Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding
22. Februar 2024, Datanami

Apica gets $6 million in funding and buys Circonus -
21. Februar 2024, Enterprise Times

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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