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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

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

Website

www.exasol.com

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

www.oracle.com/database

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

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

docs.oracle.com/en/database

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Exasol

IBM

Oracle

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

Erscheinungsjahr

2000

2017

1980

2004

Aktuelle Version

2.0

23c, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

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

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Implementierungssprache

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

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

through the embedded Spark runtime

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

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

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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