DBMS > RDFox vs. ReductStore vs. Spark SQL vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften RDFox vs. ReductStore vs. Spark SQL vs. ToroDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,29
Rang	#300	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	0,05
Rang	#384	Overall
	#44	Time Series DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.oxfordsemantic.tech

github.com/reductstore
www.reduct.store

spark.apache.org/sql

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

docs.oxfordsemantic.tech

www.reduct.store/docs

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

Entwickler

Oxford Semantic Technologies

ReductStore LLC

Apache Software Foundation

8Kdata

Erscheinungsjahr

2017

2023

2014

2016

Aktuelle Version

6.0, Septermber 2022

1.9, März 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL-V3

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

C++

C++, Rust

Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

RDF schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

replication via a shared file system

keine

Source-Replica Replikation

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Roles, resources, and access types

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Use semantic reasoning to infer new facts from your RDF graph by integrating RDFox with Amazon Neptune | Amazon ...
20. Februar 2023, AWS Blog

The intuitions behind Knowledge Graphs and Reasoning | by Peter Crocker
5. Mai 2020, Towards Data Science

Eight interesting open-source graph databases
3. Januar 2023, INDIAai

Financial Crime Discovery using Amazon EKS and Graph Databases | Amazon Web Services
1. Februar 2022, AWS Blog

Top 9 Open Source Graph Databases – AIM
7. November 2022, Analytics India Magazine

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk