DBMS > FatDB vs. IBM Db2 Event Store vs. RDF4J vs. SAP IQ

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. IBM Db2 Event Store vs. RDF4J vs. SAP IQ

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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

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

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

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

Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Event Store
Time Series DBMS

RDF Store

Relational DBMS

spaltenorientiert

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

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	2,56
Rang	#106	Overall
	#52	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/db2-event-store

rdf4j.org

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

rdf4j.org/documentation

help.sap.com/docs/SAP_IQ

Entwickler

FatCloud

IBM

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

SAP, formerly Sybase

Erscheinungsjahr

2012

2017

2004

1994

Aktuelle Version

2.0

16.1 SPS04, April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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 und C++

Java

Server Betriebssysteme

Windows

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
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

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

Java
PHP
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Active-active shard replication

keine

SAP/Sybase Replication Server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

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

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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6. März 2014, EnterpriseAI

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