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DBMS > RDF4J vs. Splice Machine vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften RDF4J vs. Splice Machine vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenWakandaDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkWakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data
Primäres DatenbankmodellRDF StoreRelational DBMSObject oriented DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,26
Rang#194  Overall
#8  RDF Stores
Punkte1,03
Rang#212  Overall
#99  Relational DBMS
Punkte0,01
Rang#386  Overall
#22  Object oriented DBMS
Websiterdf4j.orgsplicemachine.comwakanda.github.io
Technische Dokumentationrdf4j.org/­documentationdoc.splicemachine.comdoc.wakanda.org/­home2.en.html#/­Datastore/­Introduction.200-588937.en.html
EntwicklerSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.Splice MachineWakanda SAS
Erscheinungsjahr200420142012
Aktuelle Version3.1, March 20212.7.0 (April 29, 2019), April 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.Open Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoAGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaC++, JavaScript
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaja infoRDF Schemasjaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjaja
SQL infoSupport of SQLneinjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJava API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
PHP
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoJavaja
Triggersjajaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoIsolation abhängig vom verwendeten APIACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstütztjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardja
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
RDF4J infoformerly known as SesameSplice MachineWakandaDB
Neuigkeiten

How to Break Data Silos to Drive Enterprise-Wide AI
11. Juni 2021

Point-in-Time Correctness in Machine Learning
1. Juni 2021

The Compliance Nightmare Lurking in Your Data Science Team
6. Mai 2021

Whose Job Is It Anyway?
23. April 2021

How Optimizing MLOps Can Revolutionize Enterprise AI
15. April 2021

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

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Weitere Ressourcen
RDF4J infoformerly known as SesameSplice MachineWakandaDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Ontotext's GraphDB 10 Brings Modern Data Architectures to the ...
5. Juli 2022, PR Newswire

Janes Intara - Frequently Asked Questions
16. November 2022, Jane's

Ontotext Announces Latest Major Release, GraphDB 10
5. Juli 2022, Datanami

SPARQL, le SQL du Web, et Linked Data Fragment : le point sur le ...
1. Januar 2017, linuxfr.org

bereitgestellt von Google News

Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

The Economic Impact of Transitioning to Hybrid Cloud for Analytics ...
27. Dezember 2022, rtinsights.com

Unified MLOps: Feature Stores and Model Deployment
13. Mai 2022, InfoQ.com

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Attitudes on Cloud Database Migration Cover Vast Territory
2. November 2022, rtinsights.com

bereitgestellt von Google News

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