DBMS > Hive vs. Lovefield vs. PostGIS vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. Lovefield vs. PostGIS vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Spatial extension of PostgreSQL

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

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

Website

hive.apache.org

google.github.io/lovefield

postgis.net

rdf4j.org

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

postgis.net/documentation

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Google

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

Erscheinungsjahr

2012

2014

2005

2004

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

2.1.12, February 2017

3.4.2, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL v2.0

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

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

JavaScript

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

basierend auf PostgreSQL

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

basierend auf PostgreSQL

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual 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

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

nein

basierend auf PostgreSQL

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

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

DataCentral: Uber's Observability and Chargeback Platform
1. Februar 2024, Uber

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

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