DBMS > Citus vs. Heroic vs. RDF4J vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Citus vs. Heroic vs. RDF4J vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	2,15
Rang	#117	Overall
	#56	Relational DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

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

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

www.citusdata.com

github.com/spotify/heroic

rdf4j.org

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

docs.citusdata.com

spotify.github.io/heroic

rdf4j.org/documentation

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Spotify

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

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2010

2014

2004

1987

Aktuelle Version

8.1, Dezember 2018

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL, commercial license also available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
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

specific XML type available, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

standard, with numerous extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Java
PHP
Python

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc.

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

other methods possible by using 3rd party extensions

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen

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5. März 2024, TechCrunch

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8. Juli 2023, InfoQ.com

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10. Juli 2023, Datanami

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Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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