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DBMS > 4D vs. Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name4D infofrüherer Name: 4th Dimension  Xaus Vergleich ausschliessenAmazon Aurora  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter DatenbankMySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von AmazonAnalytic DBMS für HadoopSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,58
Rang#108  Overall
#54  Relational DBMS
Punkte7,91
Rang#50  Overall
#32  Relational DBMS
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.4d.comaws.amazon.com/­rds/­auroraimpala.apache.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdeveloper.4d.comdocs.aws.amazon.com/­AmazonRDS/­latest/­AuroraUserGuide/­CHAP_Aurora.htmlimpala.apache.org/­impala-docs.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
Entwickler4D, IncAmazonApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaApache Software Foundation
Erscheinungsjahr1984201520132014
Aktuelle Versionv20, April 20234.1.0, Juni 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Scala
Server BetriebssystemeOS X
Windows
gehostetLinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjajaneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLja infoclose to SQL 92jaSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteODBC
RESTful HTTP API infoby using 4D Mobile
SOAP webservices
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen4D eigene IDE
PHP
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
All languages supporting JDBC/ODBCJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjajaja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducenein
Triggersjajaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeinehorizontale PartitionierungShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source ReplikationSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer und GruppenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosnein

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
4D infofrüherer Name: 4th DimensionAmazon AuroraApache ImpalaSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

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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

Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
8. Mai 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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