DBMS > Fauna vs. Heroic vs. RDF4J vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Fauna vs. Heroic vs. RDF4J vs. SpatiaLite

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Name

Kurzbeschreibung

Fauna provides a web-native interface, with support for GraphQL and custom business logic that integrates seamlessly with the rest of the serverless ecosystem. The underlying globally distributed storage and compute platform is fast, consistent, and reliable, with a modern security infrastructure.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

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

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Relational DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,52
Rang	#153	Overall
	#26	Document Stores
	#14	Graph DBMS
	#71	Relational DBMS
	#13	Time Series DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

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

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

fauna.com

github.com/spotify/heroic

rdf4j.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

docs.fauna.com

spotify.github.io/heroic

rdf4j.org/documentation

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Fauna, Inc.

Spotify

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

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2014

2004

2008

Aktuelle Version

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

serverlos

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Go
Java
JavaScript
Python
Ruby
Scala
Swift

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

consistent hashing

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Identity management, authentication, and access control

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

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6. April 2021, Matthias Gelbmann

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17. Oktober 2023, Utah Division of Wildlife Resources

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22. August 2023, The Register

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