DBMS > Google Cloud Datastore vs. RDF4J vs. SQLite vs. SwayDB vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. RDF4J vs. SQLite vs. SwayDB vs. Vitess

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

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

Weit verbreitetes In-Process RDBMS

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

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	114,32
Rang	#10	Overall
	#7	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,82
Rang	#209	Overall
	#97	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/datastore

Technische Dokumentation

cloud.google.com/datastore/docs

rdf4j.org/documentation

www.sqlite.org/docs.html

vitess.io/docs

Entwickler

Google

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

Dwayne Richard Hipp

Simer Plaha

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

2008

2004

2000

2018

2013

Aktuelle Version

3.45.3 (15 April 2024), April 2024

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Public Domain

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Java

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

serverlos

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

dynamische Spaltentypen

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

keine strenge Typisierung wegen 'dynamic typing'

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-92 wird nicht vollständig unterstützt

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET

inoffizielle Driver
JDBC

inoffizielle Driver
ODBC

inoffizielle Driver

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
PHP
Python

Actionscript
Ada
Basic
C
C#
C++
D
Delphi
Forth
Fortran
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Lua
MatLab
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
PL/SQL
Python
R
Ruby
Scala
Scheme
Smalltalk
Tcl

Java
Kotlin
Scala

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

mit Google App Engine

nein

proprietäre Syntax

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication using Paxos

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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 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

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

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

ACID

Atomic execution of operations

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

mittels Filesystem-Locks

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

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)

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder 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

Drittanbieter

Navicat for SQLite is a powerful and comprehensive SQLite GUI that provides a complete set of functions for database management and development.
» mehr

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23. November 2021, The New Stack

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