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Vergleich der Systemeigenschaften jBASE vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

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

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,41
Rang	#159	Overall
	#3	Multivalue DBMS

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

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

rdf4j.org

spark.apache.org/sql

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

rdf4j.org/documentation

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

Entwickler

Rocket Software (früher Zumasys)

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

Apache Software Foundation

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

1991

2004

2014

2011

Aktuelle Version

5.7

3.5.0 ( 2.13), September 2023

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Scala

Server Betriebssysteme

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

Embedded SQL for jBASE in BASIC

nein

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
ODBC

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Basic
Jabbascript
Java

Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

Access rights can be defined down to the item level

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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