DBMS > RDF4J vs. Snowflake vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften RDF4J vs. Snowflake vs. Valentina Server

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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.

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

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

RDF Store

Relational DBMS

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

Punkte	1,15
Rang	#203	Overall
	#8	RDF Stores

Punkte	114,40
Rang	#11	Overall
	#8	Relational DBMS

Punkte	0,40
Rang	#291	Overall
	#133	Relational DBMS

Website

rdf4j.org

www.snowflake.com

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

docs.snowflake.net/manuals/index.html

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

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

Snowflake Computing Inc.

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2004

2014

1999

Aktuelle Version

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

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

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

JavaScript (Node.js)
Python

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

Triggers

nein

similar concept for controling cloud resources

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

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

SQLFlow: Provides a visual representation of the overall flow of data. Automated SQL data lineage analysis across Databases, ETL, Business Intelligence, Cloud and Hadoop environments by parsing SQL Script and stored procedure.
» mehr

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

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Weitere Ressourcen

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