DBMS > Datomic vs. NSDb vs. ObjectBox vs. RDF4J vs. RocksDB

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. NSDb vs. ObjectBox vs. RDF4J vs. RocksDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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.

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,66
Rang	#144	Overall
	#66	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

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

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

Punkte	3,41
Rang	#86	Overall
	#11	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

nsdb.io/Architecture

docs.objectbox.io

rdf4j.org/documentation

github.com/facebook/rocksdb/wiki

Entwickler

Cognitect

ObjectBox Limited

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

Facebook, Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2017

2004

2013

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

9.2.1, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

BSD

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java, Clojure

Java, Scala

C und C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres native API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

Java
Scala

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Java
PHP
Python

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

nein

Triggers

By using transaction functions

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

keine

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

online/offline synchronization between client and server

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

Using Apache Lucene

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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