DBMS > Machbase Neo vs. RDF4J vs. Rockset

Vergleich der Systemeigenschaften Machbase Neo vs. RDF4J vs. Rockset

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

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

A scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDB

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

RDF Store

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS
Suchmaschine

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

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

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

Punkte	0,79
Rang	#211	Overall
	#35	Document Stores

Website

machbase.com

rdf4j.org

rockset.com

Technische Dokumentation

machbase.com/dbms

rdf4j.org/documentation

docs.rockset.com

Entwickler

Machbase

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

Rockset

Erscheinungsjahr

2013

2004

2019

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free test version available

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

gehostet

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

dynamic typing

XML Unterstützung

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

nein

ingestion from XML files supported

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

Read-only SQL queries, including JOINs

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Java
PHP
Python

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Automatic sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

volatile and lookup table

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

Access rights for users and organizations can be defined via Rockset console

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

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Rockset upgrades database to meet the needs of AI hybrid search – Blocks and Files
20. Mai 2024, Blocks & Files

Rockset Announces Native Support for Hybrid Search to Power AI Apps
17. Mai 2024, Datanami

Data Management News for the Week of May 17; Updates from Anomalo, DataStax, Rockset & More
16. Mai 2024, Solutions Review

Rockset launches native support for hybrid vector and text search to power AI apps
16. Mai 2024, SiliconANGLE News

Rockset Hybrid Search Release Sets New Course for Vector Databases
16. Mai 2024, Datanami

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