DBMS > GBase vs. Hive vs. RavenDB vs. Stardog vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. Hive vs. RavenDB vs. Stardog vs. SWC-DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	1,07
Rang	#185	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,01
Rang	#376	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

ravendb.net/docs

docs.stardog.com

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Hibernating Rhinos

Stardog-Union

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2004

2012

2010

2020

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

3.1.3, April 2022

5.4, Juli 2022

7.3.0, Mai 2020

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

GPL V3

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (RQL)

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift

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

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

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

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

nein

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

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.

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Authorization levels configured per client per database

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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