DBMS > DataFS vs. ObjectBox vs. RDF4J vs. searchxml

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. ObjectBox vs. RDF4J vs. searchxml

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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.

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

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

DBMS for structured and unstructured content wrapped with an application server

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

RDF Store

Native XML DBMS
Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

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

Punkte	0,03
Rang	#390	Overall
	#7	Native XML DBMS
	#24	Suchmaschinen

Website

newdatabase.com

objectbox.io

rdf4j.org

www.searchxml.net/category/products

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

docs.objectbox.io

rdf4j.org/documentation

www.searchxml.net/support/handouts

Entwickler

Mobiland AG

ObjectBox Limited

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

informationpartners gmbh

Erscheinungsjahr

2018

2017

2004

2015

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

1.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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 und C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

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

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

Proprietäres native API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

RESTful HTTP API
WebDAV
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Java
PHP
Python

C++

most other programming languages supported via APIs

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

on the application server

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

online/offline synchronization between client and server

keine

sychronisation to multiple collections

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

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Mehrere Lese-, ein Schreibprozess

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

nein

Domain, group and role-based access control at the document level and for application services

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

Vector search: making sense of search queries
29. Mai 2024

Python on-device Vector and Object Database for Local AI
28. Mai 2024

Evolution of search: traditional vs vector search
23. Mai 2024

On-device Vector Database for Dart/Flutter
21. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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4. Dezember 2018, FinSMEs

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Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

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