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Vergleich der Systemeigenschaften Faircom EDGE vs. RDF4J vs. Solr vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

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

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

RDF Store

Suchmaschine

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,03
Rang	#380	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#157	Relational DBMS

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

Punkte	44,28
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Punkte	0,09
Rang	#352	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

www.faircom.com/products/faircom-edge

rdf4j.org

solr.apache.org

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

rdf4j.org/documentation

solr.apache.org/resources.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

FairCom Corporation

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

Apache Software Foundation

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

1979

2004

2006

2012

Aktuelle Version

V3, Oktober 2020

9.5.0, Februar 2024

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz 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

ANSI C, C++

Java

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

RDF Schemas

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

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

SQL

Support of SQL

ANSI SQL queries

nein

Solr Parallel SQL Interface

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Java API
RESTful HTTP/JSON API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

Java
PHP
Python

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

Java plugins

Triggers

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency
Tunable Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

when using SQL

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

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

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

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

DB-Engines Blog Posts

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12. Januar 2016, Paul Andlinger

Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months
2. Juli 2014, Paul Andlinger

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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