DBMS > DuckDB vs. RDF4J vs. Teradata Aster vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften DuckDB vs. RDF4J vs. Teradata Aster vs. XTDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

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

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

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

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

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

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

duckdb.org

rdf4j.org

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

duckdb.org/docs

rdf4j.org/documentation

www.xtdb.com/docs

Entwickler

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

Teradata

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2018

2004

2005

2019

Aktuelle Version

1.0.0, Juni 2024

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Open Source

MIT License

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

Clojure

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

RDF Schemas

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

schemafrei

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

in Aster File Store

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP REST
JDBC

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
PHP
Python

C
C#
C++
Java
Python
R

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

R packages

nein

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

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

SQL Map-Reduce Framework

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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

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

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

Reading PCAP Files (Directly) With DuckDB
26. August 2024, Security Boulevard

bereitgestellt von Google News

Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom
23. April 2015, The Register

Teradata Integrates Big Data Analytic Architecture
22. Oktober 2012, PR Newswire

An American Dream Story, With A Silicon Valley Twist
14. August 2013, Forbes

Gartner, IBM, Teradata make Big Data announcements
17. Oktober 2012, ZDNet

Big Data Use Case – What Is Teradata IntelliCloud?
24. Mai 2017, insideBIGDATA

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