DBMS > Google Cloud Datastore vs. Graph Engine vs. Hive vs. RDF4J vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. Graph Engine vs. Hive vs. RDF4J vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

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

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

RDF Store

Key-Value Store

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

Punkte	4,49
Rang	#79	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,62
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

Punkte	62,59
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,04
Rang	#373	Overall
	#57	Key-Value Stores

Website

cloud.google.com/datastore

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

www.graphengine.io/docs/manual

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

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Google

Microsoft

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

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

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2008

2010

2012

2004

2018

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

.NET and C

Java

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

.NET

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

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

SQL-like query language (GQL)

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

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++
F#
Visual Basic

C++
Java
PHP
Python

Java
PHP
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

mittels Google Cloud Dataflow

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

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.

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

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)

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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.

Weitere Ressourcen

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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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