DBMS > Apache Cassandra vs. Kinetica vs. LeanXcale vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Cassandra vs. Kinetica vs. LeanXcale vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Wide-Column Store basierend auf Ideen von BigTable und DynamoDB

Optimiert für schreibende Zugriffe

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

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

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

starting with release V5

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	98,94
Rang	#11	Overall
	#1	Wide Column Stores

Punkte	0,42
Rang	#261	Overall
	#120	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

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

Website

Technische Dokumentation

cassandra.apache.org/doc/latest

docs.kinetica.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top Level Projekt, ursprünglich von Facebook entwickelt

Kinetica

LeanXcale

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

Erscheinungsjahr

2008

2012

2015

2004

Aktuelle Version

5.0-rc1, Juli 2024

7.1, August 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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.

Astra DB: Multi-cloud DBaaS built on Apache Cassandra.

Implementierungssprache

Java

C, C++

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

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

eingeschränkt

Nur Gleichheitsabfragen, nicht immer die performanteste Lösung

SQL

Support of SQL

SQL-like SELECT, DML and DDL statements (CQL)

SQL-like DML and DDL statements

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

CQL (Cassandra Query Language, eine SQL-ähnliche Abfragesprache)
Thrift

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C
Java
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Abbildung von geographischer Verteilung der Server möglich

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

bei jedem Schreibvorgang individuell einstellbar

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomizität und Isolation innerhalb einzelner Operationen werden unterstützt

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbar

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Apache Cassandra is the leading NoSQL, distributed database management system, well...
» mehr

Competitive advantages

No single point of failure ensures 100% availability . Operational simplicity for...
» mehr

Typical application scenarios

Internet of Things (IOT), fraud detection applications, recommendation engines, product...
» mehr

Key customers

Apple, Netflix, Uber, ING,, Intuit,Fidelity, NY Times, Outbrain, BazaarVoice, Best...
» mehr

Market metrics

Apache Cassandra is used by 40% of the Fortune 100.
» mehr

Licensing and pricing models

Apache licenseÂ Pricing for commercial distributions provided by DataStax and available...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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Cassandra Forward event: Want to level up your Cassandra game? Watch now replays of the March 2023 sessions.
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