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Vergleich der Systemeigenschaften Ehcache vs. RDF4J vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted Java cache with tiered storage options

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

Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

RDF Store

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	5,23
Rang	#68	Overall
	#8	Key-Value Stores

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	11,40
Rang	#43	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

www.ehcache.org

rdf4j.org

www.vertica.com

Technische Dokumentation

www.ehcache.org/documentation

rdf4j.org/documentation

vertica.com/documentation

Entwickler

Terracotta Inc, owned by Software AG

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

OpenText

previously Micro Focus and Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

2009

2004

2005

Aktuelle Version

3.10.0, Maerz 2022

12.0.3, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried.

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included.

SQL

Support of SQL

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

Java

Java
PHP
Python

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

Cache Event Listeners

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

by using Terracotta Server

keine

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

by using Terracotta Server

keine

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable Consistency (Strong, Eventual, Weak)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

supports JTA and can work as an XA resource

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using a tiered cache-storage approach

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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