DBMS > Firebird vs. RavenDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Firebird vs. RavenDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	20,82
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

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

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

ravendb.net/docs

rdf4j.org/documentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Firebird Foundation

Hibernating Rhinos

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

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2010

2004

2014

Aktuelle Version

5.0.0, Jaenner 2024

5.4, Juli 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Initial Developer's Public License

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

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

C und C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
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

SQL-like query language (RQL)

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

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

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PSQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Authorization levels configured per client per database

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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14. Mai 2021, The New Stack

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23. Mai 2022, InfoQ.com

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15. Mai 2019, Datanami

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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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