DBMS > Lovefield vs. OpenQM vs. RDF4J vs. Realm vs. Solr

Vergleich der Systemeigenschaften Lovefield vs. OpenQM vs. RDF4J vs. Realm vs. Solr

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

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

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

Eine häufig verwendete Suchmaschinentechnologie basierend auf Apache Lucene

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,27
Rang	#298	Overall
	#10	Multivalue DBMS

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

Punkte	7,60
Rang	#52	Overall
	#9	Document Stores

Punkte	42,91
Rang	#24	Overall
	#3	Suchmaschinen

Website

google.github.io/lovefield

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

rdf4j.org

realm.io

solr.apache.org

Technische Dokumentation

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

rdf4j.org/documentation

realm.io/docs

solr.apache.org/resources.html

Entwickler

Google

Rocket Software, originally Martin Phillips

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

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2014

1993

2004

2014

2006

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

3.4-12

9.6.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache Version 2

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Läuft als Servlet in einem Servlet Container (z.B. Tomcat, Jetty ist inkludiert)

Datenschema

with some exceptions

RDF Schemas

Dynamic Fields enables on-the-fly addition of new fields

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

mit benutzerdefinierten Datentypen und automatic typing

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Alle Suchfelder werden automatisch indiziert

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

Solr Parallel SQL Interface

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Java API
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Java
PHP
Python

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

.Net
Erlang
Java
JavaScript
jede Sprache, die Sockets und entweder XML oder JSON unterstützt
Perl
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

Java plugins

Triggers

Using read-only observers

Change Listeners

User configurable commands triggered on index changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

spark-solr: github.com/lucidworks/spark-solr and streaming expressions to reduce

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

optimistic Locking

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

In-Memory realm

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights can be defined down to the item level

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

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