DBMS > ClickHouse vs. DataFS vs. OpenMLDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. DataFS vs. OpenMLDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering.

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	15,55
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#360	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	0,10
Rang	#359	Overall
	#36	Time Series DBMS

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

Website

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

dev.mobiland.com/Overview.xsp

openmldb.ai/docs/zh/main

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Clickhouse Inc.

Mobiland AG

4 Paradigm Inc.

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

Erscheinungsjahr

2016

2018

2020

2004

Aktuelle Version

v24.4.2.141-stable, Juni 2024

1.1.263, October 2022

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

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.

DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale.
Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics.
ClickHouse Cloud: Get the performance you love from open source ClickHouse in a serverless offering that takes care of the details so you can spend more time getting insight out of the fastest database on earth.

Implementierungssprache

C++

C++, Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

Fixed schema

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

yes

nein

SQL

Support of SQL

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MySQL wire protocol
ODBC
PostgreSQL wire protocol
Proprietäres Protokoll

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

JDBC
SQLAlchemy

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

3rd party library
C++
Elixir

3rd party library
Go

3rd party library
Java

3rd party library
JavaScript (Node.js)

3rd party library
Kotlin

3rd party library
Nim

3rd party library
Perl

3rd party library
PHP

3rd party library
Python

3rd party library
R

3rd party library
Ruby

3rd party library
Rust
Scala

3rd party library

.Net
C
C#
C++
VB.Net

C++
Go
Java
Python
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

key based and custom

Proprietary Sharding system

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages.

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication.

Windows-Profile

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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