DBMS > QuestDB vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften QuestDB vs. RDF4J

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Unsere Besucher vergleichen QuestDB und RDF4J oft mit MongoDB, PostgreSQL und Elasticsearch.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A high performance open source SQL database for time series data

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,24
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	1,37
Rang	#199	Overall
	#8	RDF Stores

Website

questdb.io

rdf4j.org

Technische Dokumentation

questdb.io/docs/introduction

rdf4j.org/documentation

Entwickler

QuestDB Limited

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

Erscheinungsjahr

2014

2004

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 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

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schema-free via InfluxDB Line Protocol

RDF Schemas

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

PostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

over HTTP

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by timestamps)

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Configurable consistency for N replicas

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID for single-table writes

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

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

through memory mapped files

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Relational model with native time series support Column based storage and time partitioned...
» mehr

Competitive advantages

Real-time data ingestion and istant SQL queries for time series High performance...
» mehr

Typical application scenarios

Application metrics Financial market data and algo trading DevOps monitoring Real-time...
» mehr

Licensing and pricing models

Apache 2.0.
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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5. Juli 2022, PR Newswire

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16. November 2022, Jane's

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