DBMS > Oracle vs. RavenDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Oracle vs. RavenDB vs. RDF4J vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	2,92
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.oracle.com/database

ravendb.net

rdf4j.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.oracle.com/en/database

ravendb.net/docs

rdf4j.org/documentation

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Oracle

Hibernating Rhinos

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

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1980

2010

2004

2014

Aktuelle Version

23c, September 2023

5.4, Juli 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

schemafrei

RDF Schemas

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like query language (RQL)

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID, Cluster-wide transaction available

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

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

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Authorization levels configured per client per database

nein

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