DBMS > InfinityDB vs. Kinetica vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften InfinityDB vs. Kinetica vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#378	Overall
	#57	Key-Value Stores

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Website

boilerbay.com

www.kinetica.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

boilerbay.com/infinitydb/manual

docs.kinetica.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Boiler Bay Inc.

Kinetica

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

Erscheinungsjahr

2002

2012

2004

Aktuelle Version

4.0

7.1, August 2021

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C, C++

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

nein

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