DBMS > Hyprcubd vs. RDF4J vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften Hyprcubd vs. RDF4J vs. YTsaurus

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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.

Kurzbeschreibung

Serverless Time Series DBMS

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

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

RDF Store

Document Store
Key-Value Store

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

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

Punkte	0,11
Rang	#340	Overall
	#45	Document Stores
	#50	Key-Value Stores

Website

hyprcubd.com (offline)

rdf4j.org

ytsaurus.tech

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

Hyprcubd, Inc.

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

Yandex

Erscheinungsjahr

2004

2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

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Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Ubuntu

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC (https)

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual 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

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

nein

Access Control Lists

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

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