DBMS > IBM Db2 Event Store vs. OpenSearch vs. RDF4J vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. OpenSearch vs. RDF4J vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

A distributed, RESTful search and analytics engine forked from Elasticsearch and based on Apache Lucene

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

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Suchmaschine

RDF Store

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor 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	16,03
Rang	#37	Overall
	#4	Suchmaschinen

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Website

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

github.com/opensearch-project
opensearch.org

rdf4j.org

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

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

opensearch.org/docs/latest

rdf4j.org/documentation

Entwickler

IBM

Amazon Web Services

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

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2017

2021

2004

2018

Aktuelle Version

2.0

2.5.0, Jänner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

Flexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.

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

nein

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP/JSON 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

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Elasticsearch client

Java
PHP
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Mittels Verwendung des 'Percolation' features

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Synchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, all

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Atomic execution of operations

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

OpenSearch is a highly scalable and extensible open-source software suite for search,...
» mehr

Competitive advantages

Distributed as fully open source under Apache License, Version 2.0 (ALv2), OpenSearch...
» mehr

Typical application scenarios

The OpenSearch platform is used across a broad range of search , analytics, and observability...
» mehr

Licensing and pricing models

The OpenSearch Project offers open source software licensed under Apache License...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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» mehr

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