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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. RDF4J

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Name

Kurzbeschreibung

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features.

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	0,37
Rang	#278	Overall
	#128	Relational DBMS

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

Website

www.databricks.com

www.postgresql.fastware.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

www.postgresql.fastware.com/product-manuals

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Databricks

PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology

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

Erscheinungsjahr

2013

2004

Aktuelle Version

Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

partitioning by range, list and by hash

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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