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DBMS > LeanXcale vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften LeanXcale vs. RDF4J

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Unsere Besucher vergleichen LeanXcale und RDF4J oft mit Amazon DynamoDB, Redis und Elasticsearch.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFull ACID, highly scalable DBMS for OLTP and OLAP applications with transactions on distributed dataRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Relational DBMS
RDF Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,15
Rang#262  Overall
#43  Key-Value Stores
#124  Relational DBMS
Punkte0,37
Rang#223  Overall
#10  RDF Stores
Websitewww.leanxcale.comrdf4j.org
Technische Dokumentationdocs.rdf4j.org
EntwicklerLeanXcaleSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr20152004
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
Windows
Datenschemajaja infoRDF Schemas
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja
Sekundärindizesja
SQL infoSupport of SQLja infothrough Apache Derbynein
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary key/value interface
JDBC
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja
Triggersja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoIsolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein

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
LeanXcaleRDF4J infoformerly known as Sesame
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Hunting For Disruption At Collision Conference
29. April 2016, Forbes

Rising importance of Big Data In Insurance Market Grwoth with Top Key Vendors like 1010data, Absolutdata, Basho Technologies, CACI International, Dai-ichi Life Holdings, Elastic, FICO (Fair Isaac Corporation), Gainsight, Hanse Orga Group, IBM Corporation, Jedox, KALEAO, LeanXcale
15. Mai 2019, thewirenewsnow.com

Big Data in the Insurance Industry - Outlook to 2030: CAGR of 14% is Expected Over the Next 3 Years
7. August 2018, PR Newswire

Tailored IoT & BigData Sandboxes and Testbeds for Smart, Autonomous and Personalized Services in the European Finance and Insurance Services Ecosystem | INFINITECH Project | H2020
12. Juni 2019, ICT Results

Big Data in the Financial Services Industry Report 2018-2030 - $9 Billion Opportunities, Challenges, Strategies & Forecasts
3. Oktober 2018, GlobeNewswire

bereitgestellt von Google News

Ontotext GraphDB - Handling Massive Loads, Queries and Inferencing in Real Time.
10. Juli 2019, KMWorld Magazine

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Yahoo Finance

Amazon Neptune review: A scalable graph database for OLTP
13. Mai 2019, InfoWorld

Ontotext's GraphDB 8.9 Boosts Semantic Similarity Search
10. April 2019, PRNewswire

bereitgestellt von Google News

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