DBMS > Graphite vs. Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search vs. Oracle NoSQL vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Graphite vs. Lovefield vs. Microsoft Azure AI Search vs. Oracle NoSQL vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Search-as-a-service for web and mobile app development

A multi-model, scalable, distributed NoSQL database, designed to provide highly reliable, flexible, and available data management across a configurable set of storage nodes

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Suchmaschine

Document Store
Key-Value Store
Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

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

Punkte	4,57
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	5,59
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	2,95
Rang	#100	Overall
	#17	Document Stores
	#17	Key-Value Stores
	#50	Relational DBMS

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

Website

github.com/graphite-project/graphite-web

google.github.io/lovefield

azure.microsoft.com/en-us/services/search

www.oracle.com/database/nosql/technologies/nosql

rdf4j.org

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

docs.oracle.com/en/database/other-databases/nosql-database/index.html

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Chris Davis

Google

Microsoft

Oracle

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

Erscheinungsjahr

2006

2014

2015

2011

2004

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

23.3, Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Proprietary for Enterprise Edition (Oracle Database EE license has Oracle NoSQL database EE covered: details)

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

Python

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

Linux
Solaris SPARC/x86

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Support Fixed schema and Schema-less deployment with the ability to interoperate between them.

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

optional

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

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API
Sockets

RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

C#
Java
JavaScript
Python

C
C#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Implicit feature of the cloud service

Electable source-replica replication per shard. Support distributed global deployment with Multi-region table feature

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

abhängig von Konfiguration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

konfigurierbar

ACID innerhalb eines 'storage nodes' (=shard)

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

off heap cache

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

using Azure authentication

Zugriffsrechte für Benutzer 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

DB-Engines Blog Posts

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The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

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23. Januar 2015, InfoQ.com

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27. Januar 2020, iProgrammer

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