DBMS > Google BigQuery vs. IRONdb vs. MonetDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. IRONdb vs. MonetDB vs. RDF4J

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Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

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

Website

cloud.google.com/bigquery

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

www.monetdb.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

www.monetdb.org/Documentation

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Google

Circonus LLC.

MonetDB BV

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

Erscheinungsjahr

2010

2017

2004

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

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 und C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

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 (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

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

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

yes, in Lua

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Automatic, metric affinity per node

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

configurable replication factor, datacenter aware

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

nein

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

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

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

nein

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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Weitere Ressourcen

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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6. April 2018, Data Science Central

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14. Januar 2020, Towards Data Science

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4. September 2019, Open Source For You

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16. September 2008, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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