DBMS > Cassandra vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Cassandra vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

Wide-Column Store basierend auf Ideen von BigTable und DynamoDB

Optimiert für schreibende Zugriffe

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

starting with release V5

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

Punkte	98,83
Rang	#12	Overall
	#1	Wide Column Stores

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

cassandra.apache.org

rdf4j.org

spark.apache.org/sql

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

cassandra.apache.org/doc/latest

rdf4j.org/documentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top Level Projekt, ursprünglich von Facebook entwickelt

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

Apache Software Foundation

8Kdata

Erscheinungsjahr

2008

2004

2014

2016

Aktuelle Version

4.1.3, Juli 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL-V3

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

Scala

Java

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

nein

SQL

Support of SQL

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres Protokoll

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

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript

Node.js
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

kein "single point of failure"

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Abbildung von geographischer Verteilung der Server möglich

keine

Source-Replica Replikation

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

Eventual Consistency
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

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

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

Zugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbar

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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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