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DBMS > RDFox vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften RDFox vs. Spark SQL

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Unsere Besucher vergleichen RDFox und Spark SQL oft mit Neo4j, GraphDB und Amazon Neptune.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameRDFox  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungHigh performance knowledge graph and semantic reasoning engineSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellGraph DBMS
RDF Store
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,24
Rang#309  Overall
#25  Graph DBMS
#14  RDF Stores
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.oxfordsemantic.techspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.oxfordsemantic.techspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerOxford Semantic TechnologiesApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20172014
Aktuelle Version6.0, Septermber 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Scala
Server BetriebssystemeLinux
macOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaja infoRDF schemasja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesnein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP API
SPARQL 1.1
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
Java
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresnein
Triggersnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenreplication via a shared file systemkeine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRoles, resources, and access typesnein

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

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Weitere Ressourcen
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