DBMS > FileMaker vs. Microsoft Azure Table Storage vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften FileMaker vs. Microsoft Azure Table Storage vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

FileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

RDF Store

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

Punkte	48,20
Rang	#20	Overall
	#14	Relational DBMS

Punkte	4,48
Rang	#75	Overall
	#6	Wide Column Stores

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

Website

www.claris.com/filemaker

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.claris.com/resources/documentation

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Claris

ein Tochterunternehmen von Apple

Microsoft

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

Erscheinungsjahr

1983

2012

2004

Aktuelle Version

19.4.1, November 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

iOS

client part only
Linux
OS X
Windows

gehostet

Linux
OS X
Unix
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

Eine http Query kann die Daten als XML zurück geben

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

über PlugIns

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Filemaker WebDirect
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

PHP

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

since Version 14

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

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

optimistic Locking

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

einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory services

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Apple subsidiary FileMaker returns to its original name from the '80s
6. August 2019, The Verge

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9. Juli 2021, hackernoon.com

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14. Januar 2019, InfoWorld

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

Testing Precompiled Azure Functions Locally with Storage Emulator
8. März 2018, Visual Studio Magazine

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27. Januar 2020, iProgrammer

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