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Vergleich der Systemeigenschaften ITTIA vs. OushuDB vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,44
Rang	#267	Overall
	#23	Time Series DBMS

Punkte	0,10
Rang	#355	Overall
	#154	Relational DBMS

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

Website

www.ittia.com

www.oushu.com/product/oushuDB

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.oushu.com/documentation

rdf4j.org/documentation

Entwickler

ITTIA L.L.C.

Oushu

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

Erscheinungsjahr

2007

2004

Aktuelle Version

8.7

4.0.1, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Fixed schema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

yes

Full-featured ANSI SQL support

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Database file passwords

Kerberos, SSL and role based access

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

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16. Oktober 2023, Electronics Weekly

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8. April 2022, Embedded Computing Design

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20. September 2019, GISuser.com

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8. September 2021, PingWest

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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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