DBMS > EsgynDB vs. LeanXcale vs. RDF4J vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. LeanXcale vs. RDF4J vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

RDF Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

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

Website

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Esgyn

LeanXcale

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

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2015

2004

2014

Aktuelle Version

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

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

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Scala

Java
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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