DBMS > EXASOL vs. Hyprcubd vs. IBM Db2 Event Store vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. Hyprcubd vs. IBM Db2 Event Store vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

Serverless Time Series DBMS

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Event Store
Time Series DBMS

RDF Store

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

Punkte	1,99
Rang	#124	Overall
	#58	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

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

Website

www.exasol.com

hyprcubd.com (offline)

www.ibm.com/products/db2-event-store

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Exasol

Hyprcubd, Inc.

IBM

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

Erscheinungsjahr

2000

2017

2004

Aktuelle Version

2.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

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 und C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

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

SQL-like query language

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

gRPC (https)

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

token access

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption
20. März 2024, Business Wire

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

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

Top Customer-Rated Exasol Espresso Gets Boost of AI
13. November 2023, Yahoo Finance

Exasol Unveils New Suite of AI Tools to Turbocharge Enterprise Data Analytics
21. Februar 2024, Business Wire

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Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, ibm.com

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31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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