DBMS > MonetDB vs. RDF4J vs. Stardog vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften MonetDB vs. RDF4J vs. Stardog vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

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

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	1,93
Rang	#121	Overall
	#10	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,00
Rang	#384	Overall
	#60	Key-Value Stores

Website

Technische Dokumentation

www.monetdb.org/Documentation

rdf4j.org/documentation

docs.stardog.com

Entwickler

MonetDB BV

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

Stardog-Union

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2004

2010

2018

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

Scala

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

RDF Schemas

schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

nein

SQL

Support of SQL

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Java
PHP
Python

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

nein

Triggers

via event handlers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in HA-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Beziehungen in Graphen

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Atomic execution of operations

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

nein

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

MonetDB Foundation launched
31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R — Part I
6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB/X100 Exploits Modern CPU Performance
14. Januar 2020, Towards Data Science

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

Monet DB The Column-Store Pioneer
4. September 2019, Open Source For You

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