DBMS > Google BigQuery vs. IBM Db2 vs. RDF4J vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. IBM Db2 vs. RDF4J vs. Tkrzw

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

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

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

RDF Store

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

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

Punkte	52,67
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	123,05
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

cloud.google.com/bigquery

www.ibm.com/products/db2

rdf4j.org

dbmx.net/tkrzw

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

www.ibm.com/docs/en/db2

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Google

IBM

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

Mikio Hirabayashi

Erscheinungsjahr

2010

1983

Version für Großrechner

2004

2020

Aktuelle Version

12.1, Oktober 2016

0.9.3, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache Version 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

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS

Datenschema

RDF Schemas

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

Java
PHP
Python

C++
Java
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

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

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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31. Mai 2024, Oracle

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3. April 2024, precisely.com

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