DBMS > Dragonfly vs. EsgynDB vs. HBase vs. IBM Db2 vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Dragonfly vs. EsgynDB vs. HBase vs. IBM Db2 vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

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

Primäres Datenbankmodell

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

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

Punkte	0,41
Rang	#266	Overall
	#38	Key-Value Stores

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	128,46
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

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

Website

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

www.esgyn.cn

hbase.apache.org

www.ibm.com/products/db2

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.dragonflydb.io/docs

hbase.apache.org/book.html

www.ibm.com/docs/en/db2

rdf4j.org/documentation

Entwickler

DragonflyDB team and community contributors

Esgyn

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

IBM

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

Erscheinungsjahr

2023

2015

2008

1983

Version für Großrechner

2004

Aktuelle Version

1.0, March 2023

2.3.4, Jaenner 2021

12.1, Oktober 2016

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSL 1.1

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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++

C++, Java

Java

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

schema-free, schema definition possible

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

options to bring your own types, AVRO

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

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Java Stored Procedures

Coprocessors in Java

Triggers

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-source replication between multi datacenters

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of command blocks and scripts

ACID

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

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

Password-based authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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