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Vergleich der Systemeigenschaften etcd vs. EventStoreDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed reliable key-value store

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Event Store

RDF Store

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

Punkte	7,25
Rang	#54	Overall
	#5	Key-Value Stores

Punkte	1,10
Rang	#179	Overall
	#1	Event Stores

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

Website

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

www.eventstore.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

developers.eventstore.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Event Store Limited

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

Erscheinungsjahr

2012

2004

Aktuelle Version

3.4, August 2019

21.2, Februar 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 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

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
JSON over HTTP

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

yes, watching key changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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