DBMS > 4D vs. AnzoGraph DB vs. BoltDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. AnzoGraph DB vs. BoltDB vs. Spark SQL

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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 embedded key-value store for Go.

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

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	2,47
Rang	#110	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#303	Overall
	#25	Graph DBMS
	#14	RDF Stores

Punkte	0,80
Rang	#215	Overall
	#31	Key-Value Stores

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

Website

www.4d.com

cambridgesemantics.com/anzograph

github.com/boltdb/bolt

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

developer.4d.com

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

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

Entwickler

4D, Inc

Cambridge Semantics

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1984

2018

2013

2014

Aktuelle Version

v20, April 2023

2.3, Jänner 2021

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

SQL-like DML and DDL statements

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

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C++
Java
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Automatic sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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