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Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

RDF Store

Relational DBMS

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

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

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

rdf4j.org

spark.apache.org/sql

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.voltdb.com

Entwickler

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

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

Apache Software Foundation

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2008

2004

2014

2010

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

3.5.0 ( 2.13), September 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GNU GPL

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

Java

Scala

Java, C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

for development

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

nein

SQL

Support of SQL

mit propriätären Erweiterungen

nein

SQL-like DML and DDL statements

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
PHP

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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