DBMS > GBase vs. Google Cloud Datastore vs. InterSystems Caché vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Google Cloud Datastore vs. InterSystems Caché vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

A multi-model DBMS and application server

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	1,11
Rang	#173	Overall
	#78	Relational DBMS

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

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

Website

www.gbase.cn

cloud.google.com/datastore

www.intersystems.com/products/cache

rdf4j.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

docs.intersystems.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Google

InterSystems

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

Erscheinungsjahr

2004

2008

1997

2004

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

2018.1.4, Mai 2020

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C, Java, Python

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

depending on used data model

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

Standard with numerous extensions

SQL-like query language (GQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

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

.NET Client API
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

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

C#
C++
Java

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

mit Google App Engine

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

Source-Replica Replikation

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Access rights for users, groups and roles

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

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23. Februar 2020, Towards Data Science

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