DBMS > EsgynDB vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. Splunk

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. Splunk

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Plattform für die Analyse von Big Data

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	89,10
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Website

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

Esgyn

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

Apache Software Foundation

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2004

2014

2003

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

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

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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2. Juli 2014, Paul Andlinger

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