DBMS > EJDB vs. HEAVY.AI vs. RDFox vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. HEAVY.AI vs. RDFox vs. STSdb

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#308	Overall
	#25	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

github.com/Softmotions/ejdb

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.oxfordsemantic.tech

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.heavy.ai

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

Softmotions

HEAVY.AI, Inc.

Oxford Semantic Technologies

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2016

2017

2011

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

6.0, Septermber 2022

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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++ and CUDA

C++

Server Betriebssysteme

serverlos

Linux

Linux
macOS
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

RDF schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

In-process Library

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
Java

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

replication via a shared file system

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Roles, resources, and access types

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

OmniSci Gets HEAVY New Name and New CEO
1. März 2022, Datanami

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

bereitgestellt von Google News

Use semantic reasoning to infer new facts from your RDF graph by integrating RDFox with Amazon Neptune | Amazon ...
20. Februar 2023, AWS Blog

The intuitions behind Knowledge Graphs and Reasoning | by Peter Crocker
5. Mai 2020, Towards Data Science

Eight interesting open-source graph databases
3. Januar 2023, INDIAai

Financial Crime Discovery using Amazon EKS and Graph Databases | Amazon Web Services
1. Februar 2022, AWS Blog

Finding patterns with rules, using Knowledge Graphs and Semantic Reasoning | by Peter Crocker
14. Mai 2020, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk