DBMS > RDF4J vs. Splunk vs. SwayDB vs. Ultipa

Vergleich der Systemeigenschaften RDF4J vs. Splunk vs. SwayDB vs. Ultipa

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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.

Plattform für die Analyse von Big Data

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	89,10
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Punkte	0,04
Rang	#387	Overall
	#61	Key-Value Stores

Punkte	0,19
Rang	#330	Overall
	#30	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

rdf4j.org/documentation

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

www.ultipa.com/document

Entwickler

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

Splunk Inc.

Simer Plaha

Ultipa

Erscheinungsjahr

2004

2003

2018

2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

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

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

RDF Schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

Splunk Search Processing Language for search commands

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP REST

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
PHP
Python

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Java
Kotlin
Scala

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

Atomic execution of operations

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

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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2. Juli 2014, Paul Andlinger

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