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Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. AnzoGraph DB vs. Badger vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Key-Value Store

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

Punkte	2,58
Rang	#108	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#307	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	0,14
Rang	#331	Overall
	#49	Key-Value Stores

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

www.4d.com

cambridgesemantics.com/anzograph

github.com/dgraph-io/badger

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

developer.4d.com

docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

Entwickler

4D, Inc

Cambridge Semantics

DGraph Labs

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

1984

2018

2017

2011

Aktuelle Version

v20, April 2023

2.3, Jänner 2021

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

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

close to SQL 92

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

Apache Mule
gRPC
JDBC
Kafka
OData access for BI tools
OpenCypher
RESTful HTTP API
SPARQL

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C++
Java
Python

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Automatic sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Kerberos/HDFS data loading

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in MPP-Cluster

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

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

Benutzer und Gruppen

Access rights for users and roles

nein

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2. März 2016, Paul Andlinger

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