DBMS > IRONdb vs. RDF4J vs. RethinkDB vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften IRONdb vs. RDF4J vs. RethinkDB vs. Riak KV

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Name

IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity

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

DBMS for the Web with a mechanism to push updated query results to applications in realtime.

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	2,58
Rang	#105	Overall
	#20	Document Stores

Punkte	3,84
Rang	#76	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

www.circonus.com/solutions/time-series-database/

rdf4j.org

rethinkdb.com

Technische Dokumentation

docs.circonus.com/irondb/category/getting-started

rdf4j.org/documentation

rethinkdb.com/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Circonus LLC.

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

The Linux Foundation

since July 2017

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2017

2004

2009

Aktuelle Version

V0.10.20, January 2018

2.4.1, August 2020

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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

C++

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

text, numeric, histograms

string, binary, float, bool, date, geometry

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala

Java
PHP
Python

community-supported driver
C#

community-supported driver
C++

community-supported driver
Clojure

community-supported driver
Dart

community-supported driver
Erlang

community-supported driver
Go

community-supported driver
Haskell

community-supported driver
Java

official driver
JavaScript (Node.js)

official driver
Lisp

community-supported driver
Lua

community-supported driver
Objective-C

community-supported driver
Perl

community-supported driver
PHP

community-supported driver
Python

official driver
Ruby

official driver
Scala

community-supported driver

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in Lua

Erlang

Triggers

nein

Client-side triggers through changefeeds

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Automatic, metric affinity per node

keine

Sharding

range based

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

configurable replication factor, datacenter aware

keine

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Atomic single-document operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC based

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

nein

users and table-level permissions

yes, using Riak Security

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

DB-Engines Blog Posts

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4. August 2014, Paul Andlinger

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8. April 2022, Open Source For You

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22. September 2023, InformationWeek

A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
26. August 2018, InfoQ.com

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12. September 2017, ComputerWeekly.com

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1. Juli 2019, AIM

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