DBMS > Microsoft SQL Server vs. OmniSci vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft SQL Server vs. OmniSci vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Relationales DBMS von Microsoft

A high performance, in-memory, column-oriented RDBMS, designed to run on GPUs

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

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

Punkte	1015,30
Rang	#3	Overall
	#3	Relational DBMS

Punkte	1,51
Rang	#135	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,50
Rang	#232	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.microsoft.com/en-us/sql-server

www.omnisci.com

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.microsoft.com/en-US/sql/sql-server

docs.omnisci.com

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Microsoft

MapD Technologies, Inc.

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

Erscheinungsjahr

1989

2016

2004

Aktuelle Version

SQL Server 2019, November 2019

5.5, January 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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

C++

C++ and CUDA

Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux

Linux
OS X
Unix
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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

JDBC
ODBC
Thrift

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Tabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, aber abhängig von der SQL-Server Edition

Multi-Source Replikation

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

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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