DBMS > DataFS vs. GridDB vs. RDF4J vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. GridDB vs. RDF4J vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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.

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#354	Overall
	#15	Object oriented DBMS

Punkte	1,95
Rang	#128	Overall
	#10	Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

docs.griddb.net

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Mobiland AG

Toshiba Corporation

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

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2018

2013

2004

2018

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

5.1, August 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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.

Implementierungssprache

C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

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)

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

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

Java
PHP
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID at container level

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Atomic execution of operations

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

Windows-Profile

Access rights for users can be defined per database

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr

Competitive advantages

1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr

Key customers

Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr

Market metrics

GitHub trending repository
» mehr

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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17. Juni 2020, global.toshiba

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27. Januar 2020, iProgrammer

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