DBMS > GridGain vs. Newts vs. RDF4J vs. Tigris

Vergleich der Systemeigenschaften GridGain vs. Newts vs. RDF4J vs. Tigris

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

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

A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure

Primäres Datenbankmodell

Columnar
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

Document Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS

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

Punkte	1,48
Rang	#150	Overall
	#1	Columnar
	#26	Key-Value Stores
	#2	Object oriented DBMS
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,05
Rang	#359	Overall
	#50	Document Stores
	#52	Key-Value Stores
	#23	Suchmaschinen
	#37	Time Series DBMS

Website

www.gridgain.com

opennms.github.io/newts

rdf4j.org

www.tigrisdata.com

Technische Dokumentation

www.gridgain.com/docs/index.html

github.com/OpenNMS/newts/wiki

rdf4j.org/documentation

www.tigrisdata.com/docs

Entwickler

GridGain Systems, Inc.

OpenNMS Group

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

Tigris Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2007

2014

2004

2022

Aktuelle Version

GridGain 8.5.1

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache Version 2.0

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

Java, C++, .Net, Python, REST, SQL

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

HTTP REST
Java API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

CLI Client
gRPC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

Java

Java
PHP
Python

Go
Java
JavaScript (Node.js)

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

Triggers

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

yes (replicated cache)

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

yes, using FoundationDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control
Security Hooks for custom implementations

nein

Access rights for users and roles

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GridGain Advances Its Unified Real-Time Data Platform to Help Enterprises Accelerate AI-Driven Data Processing
10. Juli 2024, insideBIGDATA

GridGain Sponsoring Strategic AI and Kafka Conferences This Month
4. September 2024, Datanami

GridGain in-memory data and generative AI
10. Mai 2024, Blocks & Files

Data Management News for the Week of July 12; Updates from Cloudera, HerculesAI, Oracle & More
12. Juli 2024, Solutions Review

GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024
8. Februar 2024, Datanami

bereitgestellt von Google News

Tigris Data Unveils Beta Launch of New Vector Search Tool
19. Mai 2023, Datanami

Tigris Data Launches All-in-One Developer Data Platform
27. September 2022, Datanami

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk