DBMS > GridDB vs. RDF4J vs. TimescaleDB vs. UniData,UniVerse

Vergleich der Systemeigenschaften GridDB vs. RDF4J vs. TimescaleDB vs. UniData,UniVerse

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

MultiValue DBMS und Application Server mit SQL Mapping Layer

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#132	Overall
	#11	Time Series DBMS

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

Punkte	4,87
Rang	#74	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	3,47
Rang	#93	Overall
	#2	Multivalue DBMS

Website

griddb.net

rdf4j.org

www.timescale.com

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-unidata

Technische Dokumentation

docs.griddb.net

rdf4j.org/documentation

docs.timescale.com

docs.rocketsoftware.com/bundle?cluster=true&labelkey=unidata&labelkey=prod_unidata

Entwickler

Toshiba Corporation

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

Timescale

Rocket Software

Erscheinungsjahr

2013

2004

2017

1985

Aktuelle Version

5.1, August 2022

2.13.0, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

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

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

nein

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API

JPA
JDBC
ODBC
OLE DB
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
PHP
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
Basic

U2 Basic
C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

U2 Basic

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

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

ACID

konfigurierbar

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

Access rights for users can be defined per database

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard und betriebssystem-basiert

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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8. April 2021, The Register

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