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Vergleich der Systemeigenschaften Couchbase vs. RDF4J vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database

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

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Document Store

RDF Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store

originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol
Spatial DBMS

using the Geocouch extension
Suchmaschine
Time Series DBMS
Vektor DBMS

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

Punkte	17,30
Rang	#36	Overall
	#5	Document Stores

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

www.couchbase.com

rdf4j.org

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

docs.couchbase.com

rdf4j.org/documentation

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Couchbase, Inc.

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

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2011

2004

2006

Aktuelle Version

Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

free trial version available

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

C, C++, Go and Erlang

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
Linux
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

SQL

Support of SQL

SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
HTTP REST
Kafka Connector
Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs
Spark Connector
Spring Data

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
Go
Java
JavaScript

Node.js
Kotlin
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++

nein

Triggers

über das TAP Protokoll

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

inklusive cross data center replication
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

pro Operation auswählbar

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Ephemeral buckets

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control.

nein

Access rights for users, groups and roles according to 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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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2. Juni 2014, Matthias Gelbmann

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