DBMS > Microsoft Azure SQL Database vs. RDF4J vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure SQL Database vs. RDF4J vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

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

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

RDF Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	78,40
Rang	#15	Overall
	#10	Relational DBMS

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

Punkte	0,18
Rang	#329	Overall
	#144	Relational DBMS

Website

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

rdf4j.org

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

rdf4j.org/documentation

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

Microsoft

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

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2010

2004

1999

Aktuelle Version

V12

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

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Implementierungssprache

C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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