DBMS > OpenMLDB vs. Stardog vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften OpenMLDB vs. Stardog vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

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

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,02
Rang	#367	Overall
	#37	Time Series DBMS

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

openmldb.ai

www.stardog.com

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

openmldb.ai/docs/zh/main

docs.stardog.com

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

Entwickler

4 Paradigm Inc.

Stardog-Union

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2020

2010

1999

Aktuelle Version

2024-2 February 2024

7.3.0, Mai 2020

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

kommerziell

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

kommerziell

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++, Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Fixed schema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
SQLAlchemy

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

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Go
Java
Python
Scala

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen

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