DBMS > LMDB vs. MonetDB vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften LMDB vs. MonetDB vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,75
Rang	#127	Overall
	#20	Key-Value Stores

Punkte	1,57
Rang	#138	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	1,58
Rang	#137	Overall
	#12	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

www.monetdb.org

www.stardog.com

Technische Dokumentation

www.lmdb.tech/doc

www.monetdb.org/Documentation

docs.stardog.com

Entwickler

Symas

MonetDB BV

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2011

2004

2010

Aktuelle Version

0.9.32, Jaenner 2024

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Mozilla Public License 2.0

kommerziell

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

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Pandas Can’t Handle This: How ArcticDB Powers Massive Datasets
12. Februar 2025, Towards Data Science

The Lightning Memory-mapped Database
2. März 2016, infoq.com

Threat Actors Exploit Multiple Vulnerabilities in Ivanti Connect Secure and Policy Secure Gateways
29. Februar 2024, CISA (.gov)

Akamai launches managed database service
25. April 2022, Blocks and Files

Introducing Quicksilver: Configuration Distribution at Internet Scale
30. März 2020, The Cloudflare Blog

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PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R — Part I
6. April 2018, Data Science Central

Figure 1: MonetDB: a BAT Algebra Machine
7. September 2018, ResearchGate

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

ff and Too-Big-for-Memory Data in R — Part III
7. Februar 2018, Data Science Central

Forget about SQLite, Use DuckDB Instead – And Thank Me Later
16. März 2023, Towards Data Science

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