DBMS > DuckDB vs. EXASOL vs. GreptimeDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften DuckDB vs. EXASOL vs. GreptimeDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

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

Punkte	5,61
Rang	#60	Overall
	#34	Relational DBMS

Punkte	1,66
Rang	#138	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#343	Overall
	#31	Time Series DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

Technische Dokumentation

duckdb.org/docs

www.exasol.com/resources

docs.greptime.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Exasol

Greptime Inc.

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

Erscheinungsjahr

2018

2000

2022

2004

Aktuelle Version

1.0.0, Juni 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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++

Rust

Java

Server Betriebssysteme

serverlos

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schema-free, schema definition possible

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

gRPC
HTTP API
JDBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

Java
Lua
Python
R

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Simple rights management via user accounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

My First Billion (of Rows) in DuckDB
1. Mai 2024, Towards Data Science

TigerEye Open Sources DuckDB.dart
15. August 2024, Datanami

DuckDB: The tiny but powerful analytics database
15. Mai 2024, InfoWorld

Unleashing Postgres for Analytics With DuckDB Integration
24. Juli 2024, The New Stack

TigerEye releases open-source DuckDB.dart to simplify data-intensive application development
15. August 2024, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News

Exasol gets jolt of AI with Espresso suite of capabilities
26. Februar 2024, TechTarget

Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption
14. Mai 2024, insideBIGDATA

Mathias Golombek, Chief Technology Officer of Exasol – Interview Series
21. Mai 2024, Unite.AI

WashTec: Data Analytics for optimizing car wash systems.
27. Mai 2024, All-About-Industries

It’s Back to the Database Future for Exasol CEO Tewes
26. Oktober 2023, Datanami

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