DBMS > RavenDB vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften RavenDB vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. SWC-DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	2,84
Rang	#101	Overall
	#18	Document Stores

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

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

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

ravendb.net

rdf4j.org

spark.apache.org/sql

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

ravendb.net/docs

rdf4j.org/documentation

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

Entwickler

Hibernating Rhinos

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

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2010

2004

2014

2020

Aktuelle Version

5.4, Juli 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

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
macOS
Raspberry Pi
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

schemafrei

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

SQL-like query language (RQL)

nein

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

.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

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Authorization levels configured per client per database

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

RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding
3. Oktober 2023, PR Newswire

Install the NoSQL RavenDB Data System
14. Mai 2021, The New Stack

RavenDB Adds Graph Queries
15. Mai 2019, Datanami

Review: NoSQL database RavenDB
20. März 2019, TechGenix

RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and ...
13. Juni 2023, PR Newswire

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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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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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