DBMS > IBM Db2 Event Store vs. RDF4J vs. Stardog vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. RDF4J vs. Stardog vs. VoltDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

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

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

RDF Store

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#316	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	2,05
Rang	#129	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	1,46
Rang	#159	Overall
	#74	Relational DBMS

Website

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

rdf4j.org

www.stardog.com

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

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

rdf4j.org/documentation

docs.stardog.com

docs.voltdb.com

Entwickler

IBM

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

Stardog-Union

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2004

2010

Aktuelle Version

2.0

7.3.0, Mai 2020

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++

Java

Java, C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

RDF Schemas

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

nein

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
PHP
Python

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Java

Triggers

nein

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

keine

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

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

Snapshots und Command Logging

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Capture and Analyze XXL Data Streams with IBM Db2 Event Store 2.0
22. August 2019, IBM

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, IBM

bereitgestellt von Google News

Unveiling Volt Active Data's game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

VoltDB Adds Geospatial Support, Cross-Site Replication
28. Januar 2016, The New Stack

VoltDB Aims for Fast Big Data Development -- ADTmag
29. Januar 2015, ADT Magazine

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