DBMS > Machbase Neo vs. Microsoft Azure Table Storage vs. RDF4J vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Machbase Neo vs. Microsoft Azure Table Storage vs. RDF4J vs. Transbase

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Name	Machbase Neo Former name was Infiniflux  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessen	RDF4J formerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen	Transbase  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	TimeSeries DBMS for AIoT and BigData	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.	A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS
Primäres Datenbankmodell	Time Series DBMS	Wide Column Store	RDF Store	Relational DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,17 Rang #337   Overall #30   Time Series DBMS	Punkte 4,04 Rang #77   Overall #6   Wide Column Stores	Punkte 0,74 Rang #222   Overall #9   RDF Stores	Punkte 0,17 Rang #334   Overall #148   Relational DBMS
Website	machbase.com	azure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tables	rdf4j.org	www.transaction.de/­en/­products/­transbase.html
Technische Dokumentation	machbase.com/­dbms		rdf4j.org/­documentation	www.transaction.de/­en/­products/­transbase/­features.html
Entwickler	Machbase	Microsoft	Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.	Transaction Software GmbH
Erscheinungsjahr	2013	2012	2004	1987
Aktuelle Version	V8.0, August 2023			Transbase 8.3, 2022
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell free test version available	kommerziell	Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.	kommerziell Development Lizenz gratis
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	ja	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C		Java	C und C++
Server Betriebssysteme	Linux macOS Windows	gehostet	Linux OS X Unix Windows	FreeBSD Linux macOS Solaris Windows
Datenschema	ja	schemafrei	ja RDF Schemas	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein		nein
Sekundärindizes	ja	nein	ja	ja
SQL Support of SQL	SQL-like query language	nein	nein	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	gRPC HTTP REST JDBC MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC	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 Proprietäres native API
Unterstützte Programmiersprachen	C C# C++ Go Java JavaScript PHP via ODBC Python R via ODBC Scala	.Net C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby	Java PHP Python	C C# C++ Java JavaScript Kotlin Objective-C PHP Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	ja	ja
Triggers	nein	nein	ja	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	Sharding Implicit feature of the cloud service	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	selectable replication factor	ja implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.	keine	Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System		Immediate Consistency		Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein		ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	optimistic Locking	ACID Isolation abhängig vom verwendeten API	ja
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	nein	ja	ja In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja volatile and lookup table	nein		nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz	Access rights based on private key authentication or shared access signatures	nein	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
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Weitere Ressourcen
	Machbase Neo Former name was Infiniflux	Microsoft Azure Table Storage	RDF4J formerly known as Sesame	Transbase
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