DBMS > Heroic vs. Kyligence Enterprise vs. Linter vs. OpenQM vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Kyligence Enterprise vs. Linter vs. OpenQM vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A distributed analytics engine for big data, built on top of Apache Kylin

RDBMS for high security requirements

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	0,46
Rang	#266	Overall
	#124	Relational DBMS

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

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

Website

github.com/spotify/heroic

kyligence.io/kyligence-enterprise

linter.ru

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

rdf4j.org

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Spotify

Kyligence, Inc.

relex.ru

Rocket Software, originally Martin Phillips

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

Erscheinungsjahr

2014

2016

1990

1993

2004

Aktuelle Version

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Linux

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

ANSI SQL for queries (using Apache Calcite)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Access rights can be defined down to the item level

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

bereitgestellt von Google News

Kyligence Grows OLAP Business in the Cloud
20. Februar 2020, Datanami

Kyligence adds ClickHouse OLAP engine to its analytics platform
10. August 2021, VentureBeat

Introducing Kyligence Copilot: The AI Copilot for Data to Excel Your KPIs
23. August 2023, insideBIGDATA

Distributed OLAPer Kyligence accelerates core engine, adds real-time data support – Blocks and Files
10. August 2021, Blocks & Files

How Kyligence Cloud uses Amazon EMR Serverless to simplify OLAP | Amazon Web Services
9. November 2022, AWS Blog

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

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk