DBMS > OrigoDB vs. Qdrant vs. RDF4J vs. Ultipa

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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.

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Object oriented DBMS

Vektor DBMS

RDF Store

Graph DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#380	Overall
	#50	Document Stores
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	1,28
Rang	#167	Overall
	#8	Vektor DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,19
Rang	#330	Overall
	#30	Graph DBMS

Website

origodb.com

github.com/qdrant/qdrant
qdrant.tech

rdf4j.org

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

origodb.com/docs

qdrant.tech/documentation

rdf4j.org/documentation

www.ultipa.com/document

Entwickler

Robert Friberg et al

Qdrant

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

Ultipa

Erscheinungsjahr

2009

under the name LiveDB

2021

2004

2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Rust

Java

Server Betriebssysteme

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

.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

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net

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

Java
PHP
Python

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Triggers

Domain Events

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Role based authorization

Key-based authentication

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

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

Qdrant Raises $28M to Advance Massive-Scale AI Applications
23. Januar 2024, businesswire.com

Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ...
16. April 2024, blogs.oracle.com

Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds
16. April 2024, InfoWorld

Why Vector Data Services For AI Are A Moveable Feast
17. April 2024, Forbes

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GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

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High-performance computing's role in real-time graph analytics - DataScienceCentral.com
30. Januar 2024, Data Science Central

bereitgestellt von Google News

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