DBMS > Lovefield vs. Microsoft Azure Table Storage vs. RDF4J vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. Microsoft Azure Table Storage vs. RDF4J vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	4,48
Rang	#75	Overall
	#6	Wide Column Stores

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

Website

google.github.io/lovefield

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

rdf4j.org

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

rdf4j.org/documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Google

Microsoft

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

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2014

2012

2004

2014

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

Triggers

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

Testing Precompiled Azure Functions Locally with Storage Emulator
8. März 2018, Visual Studio Magazine

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27. Januar 2020, iProgrammer

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13. Juni 2019, Markets Insider

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2. November 2016, KDnuggets

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14. Juli 2014, Datanami

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