DBMS > RDF4J vs. Snowflake vs. SpaceTime vs. Splice Machine vs. YTsaurus

Vergleich der Systemeigenschaften RDF4J vs. Snowflake vs. SpaceTime vs. Splice Machine vs. YTsaurus

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

YTsaurus is an open source platform for distributed storage and processing.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	130,36
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#392	Overall
	#8	Spatial DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Punkte	0,21
Rang	#324	Overall
	#45	Document Stores
	#48	Key-Value Stores

Website

rdf4j.org

www.snowflake.com

www.mireo.com/spacetime

splicemachine.com

ytsaurus.tech

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

docs.snowflake.net/manuals/index.html

splicemachine.com/how-it-works

ytsaurus.tech/docs/en

Entwickler

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

Snowflake Computing Inc.

Mireo

Splice Machine

Yandex

Erscheinungsjahr

2004

2014

2020

2014

2023

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Open Source

Apache License, Version 2.0

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++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

gehostet

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Ubuntu

Datenschema

RDF Schemas

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

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

nein

A subset of ANSI SQL is implemented

YQL, an SQL-based language, is supported

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

CLI Client
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

JavaScript (Node.js)
Python

C#
C++
Python

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

C++
Go
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

nein

Java

Triggers

nein

similar concept for controling cloud resources

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Fixed-grid hypercubes

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Real-time block device replication (DRBD)

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Access Control Lists

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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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2021
3. Januar 2022, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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