DBMS > HarperDB vs. HBase vs. JaguarDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften HarperDB vs. HBase vs. JaguarDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture.

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applications

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Wide Column Store

Key-Value Store
Vektor DBMS

RDF Store

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

Punkte	0,55
Rang	#248	Overall
	#38	Document Stores

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores
	#13	Vektor DBMS

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

Website

Technische Dokumentation

docs.harperdb.io/docs

hbase.apache.org/book.html

www.jaguardb.com/support.html

rdf4j.org/documentation

Entwickler

HarperDB

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

DataJaguar, Inc.

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

Erscheinungsjahr

2017

2008

2015

2004

Aktuelle Version

3.1, August 2021

2.3.4, Jaenner 2021

3.3 July 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community edition available

Open Source

Apache Version 2

Open Source

GPL V3.0

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

Node.js

Java

C++

the server part. Clients available in other languages

Java

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

dynamic schema

schema-free, schema definition possible

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON data types

options to bring your own types, AVRO

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 data manipulation statements

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

but no views, foreign keys, triggers

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
React Hooks
RESTful HTTP/JSON API
WebSocket

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
ColdFusion
D
Dart
Delphi
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
MatLab
Objective C
Perl
PHP
PowerShell
Prolog
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

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

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Custom Functions

since release 3.1

Coprocessors in Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

the nodes on which a table resides can be defined

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

Single row ACID (across millions of columns)

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using LMDB

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 and roles

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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17. Januar 2023, Markets Insider

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21. August 2021, hackernoon.com

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9. Oktober 2023, AWS Blog

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