DBMS > Firebolt vs. Google Cloud Datastore vs. RDF4J vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Firebolt vs. Google Cloud Datastore vs. RDF4J vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Highly scalable cloud data warehouse and analytics product

Forked from Clickhouse

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

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

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,49
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	4,13
Rang	#71	Overall
	#12	Document Stores

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#159	Relational DBMS

Website

www.firebolt.io

cloud.google.com/datastore

rdf4j.org

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

docs.firebolt.io

cloud.google.com/datastore/docs

rdf4j.org/documentation

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Firebolt Analytics Inc.

Google

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

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2020

2008

2004

2006

Aktuelle Version

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

free trial version available

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
ODBC
RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

Go
JavaScript (Node.js)
Python

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

Java
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

nein

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

Multi-source replication using Paxos

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

nein

Access rights for users, groups and roles according to 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.

Weitere Ressourcen

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11. September 2024, The Business Journals

Analytics and Data Science News for the Week of September 20; Updates from Firebolt, Qrvey, Teradata & More
20. September 2024, Solutions Review

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20. Februar 2024, Datamation

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11. September 2024, Cloudwards

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12. Januar 2024, Spiceworks News and Insights

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26. April 2024, TechTarget

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11. September 2024, Cloudwards

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