DBMS > Heroic vs. IBM Db2 warehouse vs. IRONdb vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. IBM Db2 warehouse vs. IRONdb vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Data warehousing service aus der Cloud

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

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

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	1,30
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

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

Website

github.com/spotify/heroic

www.ibm.com/products/db2/warehouse

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

rdf4j.org

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Spotify

IBM

Circonus LLC.

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

Erscheinungsjahr

2014

2017

2004

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Java

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PL/SQL, SQL PL

yes, in Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Automatic, metric affinity per node

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

configurable replication factor, datacenter aware

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS
16. Oktober 2023, IBM

Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on ...
11. Juli 2023, IBM

Top 7 Cloud Data Warehouse Companies
31. Mai 2023, Datamation

Db2 Warehouse delivers 4x faster query performance than previously, while cutting storage costs by 34x
11. Juli 2023, IBM

Data mining in Db2 Warehouse: the basics
23. Juni 2020, Towards Data Science

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Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding
21. Februar 2024, SiliconANGLE News

Apica gets $6 million in funding and buys Circonus -
21. Februar 2024, Enterprise Times

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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

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