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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. GeoMesa vs. RDF4J

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Name

Kurzbeschreibung

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Spatial DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	4,23
Rang	#82	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,81
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.dolphindb.com

www.geomesa.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

rdf4j.org/documentation

Entwickler

DolphinDB, Inc

CCRi und Andere

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

Erscheinungsjahr

2018

2014

2004

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

4.0.5, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache License 2.0

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

C++

Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

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-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

abhängig von Storage layer

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Administrators, Users, Groups

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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