DBMS > OrigoDB vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften OrigoDB vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. TerarkDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A fully ACID in-memory object graph 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

A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Object oriented DBMS

RDF Store

Relational DBMS

Key-Value Store

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

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

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

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#367	Overall
	#56	Key-Value Stores

Website

origodb.com

rdf4j.org

spark.apache.org/sql

github.com/bytedance/terarkdb

Technische Dokumentation

origodb.com/docs

rdf4j.org/documentation

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

bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc

Entwickler

Robert Friberg et al

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

Apache Software Foundation

ByteDance, originally Terark

Erscheinungsjahr

2009

under the name LiveDB

2004

2014

2016

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

restricted open source version 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

C++

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

User defined using .NET types and collections

nein

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
HTTP API
LINQ

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

C++ API
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

depending on model

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

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

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.

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