DBMS > EsgynDB vs. FatDB vs. JaguarDB vs. KairosDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. FatDB vs. JaguarDB vs. KairosDB vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

Verteiltes Time Series DBMS basierend auf Cassandra

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

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

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#356	Overall
	#53	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

Punkte	0,71
Rang	#230	Overall
	#20	Time Series DBMS

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

Website

www.esgyn.cn

www.jaguardb.com

github.com/kairosdb/kairosdb

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.jaguardb.com/support.html

kairosdb.github.io

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Esgyn

FatCloud

DataJaguar, Inc.

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

Erscheinungsjahr

2015

2012

2015

2013

2004

Aktuelle Version

3.3 July 2023

1.2.2, November 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL V3.0

Open Source

Apache 2.0

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++, Java

C++

the server part. Clients available in other languages

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

JDBC
ODBC

Graphite protocol
HTTP REST
Telnet API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs
24. Mai 2019, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk