DBMS > Elasticsearch vs. Heroic vs. RDF4J vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Elasticsearch vs. Heroic vs. RDF4J vs. Valentina Server

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Eine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene

Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

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

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS

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

Punkte	134,78
Rang	#7	Overall
	#1	Suchmaschinen

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

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

Punkte	0,18
Rang	#329	Overall
	#144	Relational DBMS

Website

www.elastic.co/elasticsearch

github.com/spotify/heroic

rdf4j.org

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html

spotify.github.io/heroic

rdf4j.org/documentation

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Elastic

Spotify

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

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2010

2014

2004

1999

Aktuelle Version

8.6, January 2023

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Elastic License

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

schemafrei

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

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP/JSON API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

ES-Hadoop Connector

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

Memcached and Redis integration

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

DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Introducing Elasticsearch Vector Database to Azure OpenAI Service On Your Data (Preview)
26. März 2024, GovTech

Elasticsearch Open Inference API Supports Cohere Rerank 3
11. April 2024, Business Wire

ElasticSearch Goes Deep on OpenTelemetry with eBPF Donation
13. März 2024, The New Stack

Elasticsearch Open Inference API Supports Cohere Rerank 3
11. April 2024, WICZ

Mastering Elasticsearch: A Beginner's Guide to Powerful Searches and Precision — Part 1
21. November 2023, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

A Look at Valentina — SitePoint
18. April 2014, SitePoint

MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source
7. Dezember 2018, H2S Media

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk