DBMS > Heroic vs. Quasardb vs. Stardog vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Quasardb vs. Stardog vs. YTsaurus

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Distributed, high-performance timeseries database

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

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Document Store
Key-Value Store

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

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

Punkte	0,21
Rang	#322	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	2,07
Rang	#122	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,21
Rang	#324	Overall
	#45	Document Stores
	#48	Key-Value Stores

Website

github.com/spotify/heroic

quasar.ai

www.stardog.com

ytsaurus.tech

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

doc.quasar.ai/master

docs.stardog.com

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Spotify

quasardb

Stardog-Union

Yandex

Erscheinungsjahr

2014

2009

2010

2023

Aktuelle Version

3.14.1, Jänner 2024

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

kommerziell

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

Open Source

Apache License, Version 2.0

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++

Java

C++

Server Betriebssysteme

BSD
Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Windows

Ubuntu

Datenschema

schemafrei

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

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

mittels Tags

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

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

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

HTTP API

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#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

consistent hashing

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Cryptographically strong user authentication and audit trail

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Access Control Lists

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

Record quasar is most luminous object in the universe
20. Februar 2024, EarthSky

Quasar Partners with PTC to Empower IoT Customers with High-Performance Data Solutions
11. September 2023, Datanami

QUASAR yacht (Bilgin, 46.8m, 2016)
3. Juli 2023, Boat International

Hubble Unexpectedly Finds Double Quasar in Distant Universe
5. April 2023, Science@NASA

Quasar Selected by National Renewable Energy Laboratory to Help with Energy System De-risking and Optimization
6. Juni 2023, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

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