DBMS > RDF4J vs. SAP HANA vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften RDF4J vs. SAP HANA vs. TigerGraph

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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.

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	45,84
Rang	#22	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	1,83
Rang	#141	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

rdf4j.org

www.sap.com/products/hana.html

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

help.sap.com/hana

docs.tigergraph.com

Entwickler

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

SAP

Erscheinungsjahr

2004

2010

2017

Aktuelle Version

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

Appliance oder cloud-service

Linux

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

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

Role-based access control

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

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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