DBMS > IBM Db2 Event Store vs. MaxDB vs. Newts vs. RDF4J vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. MaxDB vs. Newts vs. RDF4J vs. SiriDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutions

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

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

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

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

Punkte	0,18
Rang	#315	Overall
	#2	Event Stores
	#26	Time Series DBMS

Punkte	2,15
Rang	#115	Overall
	#55	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

www.ibm.com/products/db2-event-store

maxdb.sap.com

opennms.github.io/newts

rdf4j.org

siridb.com

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

maxdb.sap.com/documentation

github.com/OpenNMS/newts/wiki

rdf4j.org/documentation

docs.siridb.com

Entwickler

IBM

SAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997

OpenNMS Group

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

Cesbit

Erscheinungsjahr

2017

1984

2014

2004

2017

Aktuelle Version

2.0

7.9.10.12, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

MIT License

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

C und C++

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

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

through the embedded Spark runtime

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
WebDAV

HTTP REST
Java API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

.Net
C#
Java
Perl
PHP
Python

Java

Java
PHP
Python

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

keine

Sharding

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

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

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.

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3. Juni 2019, Datanami

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11. August 2020, SAP News

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10. September 2024, Blocks & Files

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24. September 2015, e3mag.com

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