DBMS > GridDB vs. Ingres vs. LeanXcale vs. Lovefield vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften GridDB vs. Ingres vs. LeanXcale vs. Lovefield vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Bewährtes RDBMS

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

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

Punkte	1,95
Rang	#128	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	4,11
Rang	#81	Overall
	#44	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#291	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#132	Relational DBMS

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

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

Website

griddb.net

www.actian.com/databases/ingres

www.leanxcale.com

google.github.io/lovefield

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.griddb.net

docs.actian.com/ingres

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

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Toshiba Corporation

Actian Corporation

LeanXcale

Google

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

Erscheinungsjahr

2013

1974

Ursprünglich bereits in den 1970 Jahren

2015

2014

2004

Aktuelle Version

5.1, August 2022

11.2, Mai 2022

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available

kommerziell

Open Source

Apache 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++

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

aber Import/Export aus/von XML-files möglich

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

through Apache Derby

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

.NET Client API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll (OpenAPI)

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
Java
Scala

JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Ingres Star zum gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenbanken

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Ingres Replicator

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID at container level

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

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

nein

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users can be defined per database

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr

Competitive advantages

1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr

Typical application scenarios

Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr

Key customers

Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr

Market metrics

GitHub trending repository
» mehr

Licensing and pricing models

Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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

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Weitere Ressourcen

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