DBMS > Hyprcubd vs. Ingres vs. RDF4J vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Hyprcubd vs. Ingres vs. RDF4J vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Serverless Time Series DBMS

Bewährtes RDBMS

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	4,11
Rang	#81	Overall
	#44	Relational DBMS

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

Website

hyprcubd.com (offline)

www.actian.com/databases/ingres

rdf4j.org

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

docs.actian.com/ingres

rdf4j.org/documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Hyprcubd, Inc.

Actian Corporation

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

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

1974

Ursprünglich bereits in den 1970 Jahren

2004

2014

Aktuelle Version

11.2, Mai 2022

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

time, int, uint, float, string

XML Unterstützung

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

nein

aber Import/Export aus/von XML-files möglich

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (https)

.NET Client API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll (OpenAPI)

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Ingres Star zum gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenbanken

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Ingres Replicator

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

nein

MVCC

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

token access

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Weitere Ressourcen

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