DBMS > ClickHouse vs. RDF4J vs. SAP SQL Anywhere vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften ClickHouse vs. RDF4J vs. SAP SQL Anywhere vs. Spark SQL

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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.

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

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

RDF Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	16,34
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

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

Punkte	4,25
Rang	#79	Overall
	#43	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

clickhouse.com

rdf4j.org

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

clickhouse.com/docs

rdf4j.org/documentation

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

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

Entwickler

Clickhouse Inc.

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

SAP

früher Sybase

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

2004

1992

2014

Aktuelle Version

v24.4.1.2088-stable, Mai 2024

17, Juli 2015

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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.

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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.

Implementierungssprache

C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
macOS

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

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

Java
PHP
Python

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

key based and custom

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

Source-Replica Replikation

Database mirroring

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

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

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

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.

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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Drittanbieter

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