DBMS > RDF4J vs. RocksDB vs. SpaceTime

Vergleich der Systemeigenschaften RDF4J vs. RocksDB vs. SpaceTime

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Key-Value Store

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	3,65
Rang	#85	Overall
	#11	Key-Value Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Website

rdf4j.org

rocksdb.org

www.mireo.com/spacetime

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

github.com/facebook/rocksdb/wiki

Entwickler

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

Facebook, Inc.

Mireo

Erscheinungsjahr

2004

2013

2020

Aktuelle Version

8.11.4, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

BSD

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux

Datenschema

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

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

C++ API
Java API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby

C#
C++
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning

Fixed-grid hypercubes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Real-time block device replication (DRBD)

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

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

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

Drittanbieter

Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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25. August 2021, Datanami

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31. August 2022, The Next Platform

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29. März 2024, Phoronix

Power your Kafka Streams application with Amazon MSK and AWS Fargate | Amazon Web Services
10. August 2021, AWS Blog

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6. April 2023, Phoronix

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