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DBMS > 4D vs. Amazon Redshift vs. Spark SQL vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Amazon Redshift vs. Spark SQL vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name4D infofrüherer Name: 4th Dimension  Xaus Vergleich ausschliessenAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter DatenbankLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,47
Rang#110  Overall
#54  Relational DBMS
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitewww.4d.comaws.amazon.com/­redshiftspark.apache.org/­sqlsplicemachine.com
Technische Dokumentationdeveloper.4d.comdocs.aws.amazon.com/­redshiftspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
Entwickler4D, IncAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software FoundationSplice Machine
Erscheinungsjahr1984201220142014
Aktuelle Versionv20, April 20233.5.0 ( 2.13), September 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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.
ImplementierungsspracheCScalaJava
Server BetriebssystemeOS X
Windows
gehostetLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
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, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjaeingeschränktneinja
SQL infoSupport of SQLja infoclose to SQL 92ja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteODBC
RESTful HTTP API infoby using 4D Mobile
SOAP webservices
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen4D eigene IDE
PHP
All languages supporting JDBC/ODBCJava
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjabenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinja infoJava
Triggersjaneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingyes, utilizing Spark CoreShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source ReplikationjakeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja infowerden aber nicht 'enforced'neinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer und GruppenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
4D infofrüherer Name: 4th DimensionAmazon RedshiftSpark SQLSplice Machine
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

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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