DBMS > NSDb vs. RDF4J vs. ReductStore vs. SingleStore

Vergleich der Systemeigenschaften NSDb vs. RDF4J vs. ReductStore vs. SingleStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

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

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

MySQL wire-compliant distributed RDBMS that combines an in-memory row-oriented and a disc-based column-oriented storage with patented universal storage to handle transactional and analytical workloads in one single table type

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS
Time Series DBMS
Vektor DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	4,02
Rang	#74	Overall
	#39	Relational DBMS

Website

nsdb.io

rdf4j.org

github.com/reductstore
www.reduct.store

www.singlestore.com

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

rdf4j.org/documentation

www.reduct.store/docs

docs.singlestore.com

Entwickler

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

ReductStore LLC

SingleStore Inc.

Erscheinungsjahr

2017

2004

2023

2013

Aktuelle Version

1.9, März 2024

8.5, Jänner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Business Source License 1.1

kommerziell

free developer edition available

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

Java

C++, Rust

C++, Go

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

Linux
OS X
Unix
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux

64 bit version required

Datenschema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

yes

but no triggers and foreign keys

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP API

Cluster Management API

as HTTP Rest and CLI
HTTP API
JDBC
MongoDB API
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Scala

Java
PHP
Python

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Bash
C
C#
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

Sharding

hash partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

stores two copies of each physical data partition on two separate nodes

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

can define user-defined aggregate functions for map-reduce-style calculations

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

All updates are persistent, including those to disk-based columnstores and memory-based row stores. Transaction commits are supported via write-ahead log.

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Fine grained access control via users, groups and roles

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

DB-Engines Blog Posts

Turbocharge Your Application Development Using WebAssembly With SingleStoreDB
17. Oktober 2022, Akmal Chaudhri, SingleStore (sponsor)

Cloud-Based Analytics With SingleStoreDB
9. Juni 2022, Akmal Chaudhri, SingleStore (sponsor)

SingleStore: The Increasing Momentum of Multi-Model Database Systems
14. Februar 2022, Akmal Chaudhri, SingleStore (sponsor)

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

SingleStore Partners With Snowflake to Help Users Build Faster, More Efficient Real Time AI Applications
19. September 2024, Business Wire

Third time was the charm for SingleStore in the cloud, CEO says
8. Juli 2024, The Register

Achieve near real-time analytics on Amazon DynamoDB with SingleStore
16. September 2024, AWS Blog

SingleStore CEO sees little future for purpose-built vector databases
24. Januar 2024, VentureBeat

Building a Modern Database: Nikita Shamgunov on Postgres and Beyond
18. April 2024, Madrona Venture Group

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