DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Linter vs. Newts vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. Linter vs. Newts vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	IBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen	Linter  Xaus Vergleich ausschliessen	Newts  Xaus Vergleich ausschliessen	RDF4J formerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases	RDBMS for high security requirements	Time Series DBMS basierend auf Cassandra	RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres Datenbankmodell	Event Store Time Series DBMS	Relational DBMS	Time Series DBMS	RDF Store
Sekundäre Datenbankmodelle		Spatial DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,27 Rang #309   Overall #2   Event Stores #28   Time Series DBMS	Punkte 0,12 Rang #350   Overall #152   Relational DBMS	Punkte 0,07 Rang #375   Overall #41   Time Series DBMS	Punkte 0,74 Rang #222   Overall #9   RDF Stores
Website	www.ibm.com/­products/­db2-event-store	linter.ru	opennms.github.io/­newts	rdf4j.org
Technische Dokumentation	www.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store		github.com/­OpenNMS/­newts/­wiki	rdf4j.org/­documentation
Entwickler	IBM	relex.ru	OpenNMS Group	Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr	2017	1990	2014	2004
Aktuelle Version	2.0
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell free developer edition available	kommerziell	Open Source Apache 2.0	Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C und C++	C und C++	Java	Java
Server Betriebssysteme	Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition	AIX Android BSD HP Open VMS iOS Linux OS X VxWorks Windows	Linux OS X Windows	Linux OS X Unix Windows
Datenschema	ja	ja	schemafrei	ja RDF Schemas
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein
Sekundärindizes	nein	ja	nein	ja
SQL Support of SQL	ja through the embedded Spark runtime	ja	nein	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API	ADO.NET JDBC LINQ ODBC OLE DB Oracle Call Interface (OCI)	HTTP REST Java API	Java API RIO RDF Input/Output Sail API SeRQL Sesame RDF Query Language Sesame REST HTTP Protocol SPARQL
Unterstützte Programmiersprachen	C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic	C C# C++ Java Perl PHP Python Qt Ruby Tcl	Java	Java PHP Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja	ja proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL	nein	ja
Triggers	nein	ja	nein	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	keine	Sharding basierend auf Cassandra	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	Active-active shard replication	Source-Replica Replikation	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Eventual Consistency	Immediate Consistency	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID	nein	ACID Isolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	No - written data is immutable	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage	ja	ja	ja In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja		nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	nein	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
	IBM Db2 Event Store	Linter	Newts	RDF4J formerly known as Sesame
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning 25. Juli 2019, ibm.com How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’ 3. Juni 2019, Datanami Best cloud databases of 2022 4. Oktober 2022, ITPro Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM 19. September 2019, Express Computer bereitgestellt von Google News			GraphDB Goes Open Source 27. Januar 2020, iProgrammer Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer 13. Juni 2019, Markets Insider bereitgestellt von Google News

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