DBMS > Hazelcast vs. Newts vs. RDF4J vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. Newts vs. RDF4J vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A widely adopted in-memory data grid

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

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

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

JSON support with IMDG 3.12

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

Punkte	5,97
Rang	#57	Overall
	#6	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

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

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

hazelcast.com

opennms.github.io/newts

rdf4j.org

www.stardog.com

Technische Dokumentation

hazelcast.org/imdg/docs

github.com/OpenNMS/newts/wiki

rdf4j.org/documentation

docs.stardog.com

Entwickler

Hazelcast

OpenNMS Group

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

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2008

2014

2004

2010

Aktuelle Version

5.3.6, November 2023

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

the object must implement a serialization strategy

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

HTTP REST
Java API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala

Java

Java
PHP
Python

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Event Listeners, Executor Services

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

Events

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Replicated Map

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

keine

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user

Raft Consensus Algorithm

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role-based access control

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

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7. März 2024, Forbes

Hazelcast Showcases Real-Time Data Platform at 2024 Gartner Summit
15. Mai 2024, Datanami

Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency
17. April 2024, VentureBeat

Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars
7. November 2023, Finovate

Hazelcast to Demonstrate Power of Unified Platform for Real-Time and AI Applications at the ...
13. Mai 2024, WDRB

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

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