DBMS > Faircom EDGE vs. Lovefield vs. PostgreSQL vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Faircom EDGE vs. Lovefield vs. PostgreSQL vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

FairCom EDGE is an Industry 4.0 solution built to integrate, collect, aggregate and synchronize mission-critical data in edge computing environments

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

Punkte	0,03
Rang	#380	Overall
	#59	Key-Value Stores
	#157	Relational DBMS

Punkte	0,32
Rang	#290	Overall
	#132	Relational DBMS

Punkte	645,05
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.faircom.com/products/faircom-edge

google.github.io/lovefield

www.postgresql.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.faircom.com/docs/en/UUID-23d4f1fd-d213-f6d5-b92e-9b7475baa14e.html

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

www.postgresql.org/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

FairCom Corporation

Google

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

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

Erscheinungsjahr

1979

2014

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2004

Aktuelle Version

V3, Oktober 2020

2.1.12, February 2017

16.2, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Restricted, free version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD

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

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Implementierungssprache

ANSI C, C++

JavaScript

Java

Server Betriebssysteme

Android
Linux

ARM, x86
Raspbian
Windows

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

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

XML Unterstützung

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

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

ANSI SQL queries

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
Direct SQL
IoT Microservice layer
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
JavaScript
PHP
Python
VB.Net

JavaScript

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

.Net, JavaScript, C/C++

nein

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Triggers

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

File partitioning

Customizable business rules for partitioning

keine

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Synchronous and asynchronous realtime replication based on transaction logs

keine

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency
Tunable Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

when using SQL

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

across SQL and NoSQL

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

Fine grained user, group and file access rights managed across SQL (per ANSI standard) and NoSQL.

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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.

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