DBMS > HBase vs. RDF4J vs. SurrealDB vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften HBase vs. RDF4J vs. SurrealDB vs. SwayDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

A fully ACID transactional, developer-friendly, multi-model DBMS

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

RDF Store

Document Store
Graph DBMS

Key-Value Store

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

Punkte	27,97
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,02
Rang	#190	Overall
	#33	Document Stores
	#18	Graph DBMS

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

hbase.apache.org/book.html

rdf4j.org/documentation

surrealdb.com/docs

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

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

SurrealDB Ltd

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2008

2004

2022

2018

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

v1.5.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Rust

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schema-free, schema definition possible

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

nein

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

GraphQL
RESTful HTTP API
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Java
PHP
Python

Deno
Go
JavaScript (Node.js)
Rust

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Coprocessors in Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Atomic execution of operations

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

yes, based on authentication and database rules

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase
20. Oktober 2023, hackernoon.com

What Is HBase?
19. August 2021, IBM

HBase: The database big data left behind
6. Mai 2016, InfoWorld

Monitor Apache HBase on Amazon EMR using Amazon Managed Service for Prometheus and Amazon Managed ...
13. Februar 2023, AWS Blog

HydraBase – The evolution of HBase@Facebook
5. Juni 2014, Facebook Engineering

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News

SD Times Open-Source Project of the Week: SurrealDB
10. Mai 2024, SDTimes.com

Meet Tobie Morgan Hitchcock, CEO & Co-Founder Of SurrealDB
25. April 2024, TechRound

Cloud, privacy and AI: Trends defining the future of data and databases
27. September 2023, Sifted

SurrealDB raises $6M for its database-as-a-service offering
4. Januar 2023, TechCrunch

Introducing SurrealDB: A Quantum Leap in Database Technology
11. September 2023, TechRound

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk