DBMS > ObjectBox vs. OrigoDB vs. Qdrant vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften ObjectBox vs. OrigoDB vs. Qdrant vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

A fully ACID in-memory object graph database

A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching

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

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Vektor DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#54	Document Stores
	#21	Object oriented DBMS

Punkte	1,53
Rang	#145	Overall
	#7	Vektor DBMS

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

Website

github.com/objectbox
objectbox.io

origodb.com

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.objectbox.io

origodb.com/docs

qdrant.tech/documentation

rdf4j.org/documentation

Entwickler

ObjectBox Limited

Robert Friberg et al

Qdrant

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

Erscheinungsjahr

2017

2009

under the name LiveDB

2021

2004

Aktuelle Version

4.0 (May 2024)

Lizenz

Commercial or Open Source

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C und C++

Rust

Java

Server Betriebssysteme

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Linux
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

Numbers, Strings, Geo, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

Keywords, numberic ranges, geo, full-text

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Proprietäres native API

.NET Client API
HTTP API
LINQ

gRPC
OpenAPI 3.0
RESTful HTTP/JSON API

OpenAPI 3.0

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

.Net

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

Source-Replica Replikation

Collection-level replication

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency, tunable consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

depending on model

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

Write ahead log

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based authorization

Key-based authentication

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

MongoDB Realm & Device Sync alternatives – ObjectBox
17. September 2024

Local AI – what it is and why we need it
11. September 2024

First on-device Vector Database (aka Semantic Index) for iOS
24. Juli 2024

Retrieval Augmented Generation (RAG) with vector databases: Expanding AI Capabilities
18. Juni 2024

The on-device Vector Database for Android and Java
29. Mai 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Qdrant review: A highly flexible option for vector search
29. Juli 2024, InfoWorld

Open source vector database startup Qdrant raises $28M
23. Januar 2024, TechCrunch

Vector database company Qdrant wants RAG to be more cost-effective
2. Juli 2024, VentureBeat

Qdrant Announces an Industry-First Hybrid Cloud Offering For Enterprise AI Applications
16. April 2024, Business Wire

Qdrant unveils hybrid vector algorithm for improved RAG
2. Juli 2024, Blocks & Files

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