DBMS > Machbase Neo vs. RDF4J vs. TigerGraph vs. Transwarp KunDB

Vergleich der Systemeigenschaften Machbase Neo vs. RDF4J vs. TigerGraph vs. Transwarp KunDB

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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 complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

OLTP DBMS based on a distributed architecture and highly compatible with MySQL and Oracle

Primäres Datenbankmodell

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	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	0,10
Rang	#344	Overall
	#151	Relational DBMS

Website

machbase.com

rdf4j.org

www.tigergraph.com

www.transwarp.cn/en/product/kundb

Technische Dokumentation

machbase.com/dbms

rdf4j.org/documentation

docs.tigergraph.com

Entwickler

Machbase

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

Transwarp

Erscheinungsjahr

2013

2004

2017

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

Linux

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

SQL-like query language (GSQL)

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

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

Java
PHP
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

horizontal partitioning

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

nein

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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