DBMS > HugeGraph vs. RDF4J vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften HugeGraph vs. RDF4J vs. Riak TS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

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

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS

RDF Store

Time Series DBMS

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

Punkte	0,15
Rang	#339	Overall
	#33	Graph DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,25
Rang	#308	Overall
	#26	Time Series DBMS

Website

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

rdf4j.org/documentation

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

Baidu

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

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2018

2004

2015

Aktuelle Version

0.9

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

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

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Unix

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

Groovy
Java
Python

Java
PHP
Python

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Users, roles and permissions

nein

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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.

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