DBMS > 4D vs. AnzoGraph DB vs. FeatureBase vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. AnzoGraph DB vs. FeatureBase vs. ReductStore

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

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

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

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	0,31
Rang	#292	Overall
	#135	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#384	Overall
	#44	Time Series DBMS

Website

www.4d.com

cambridgesemantics.com/anzograph

www.featurebase.com

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

developer.4d.com

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

docs.featurebase.com

www.reduct.store/docs

Entwickler

4D, Inc

Cambridge Semantics

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

1984

2018

2017

2023

Aktuelle Version

v20, April 2023

2.3, Jänner 2021

2022, May 2022

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++, Rust

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

Linux
macOS

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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.

SQL queries

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

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C++
Java
Python

Java
Python

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Automatic sharding

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Kerberos/HDFS data loading

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

not needed in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

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

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

DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

AnzoGraph review: A graph database for deep analytics
15. April 2019, InfoWorld

Cambridge Semantics Unveils AnzoGraph DB with Geospatial Analytics
19. Juni 2020, Solutions Review

AnzoGraph: A W3C Standards-Based Graph Database | by Jo Stichbury
8. Februar 2019, Towards Data Science

Cambridge Semantics Fits AnzoGraph DB with More Speed, Free Access
23. Januar 2020, Solutions Review

Back to the future: Does graph database success hang on query language?
5. März 2018, ZDNet

bereitgestellt von Google News

The 10 Hottest Big Data Startups Of 2021
18. November 2021, CRN

Get Your Infrastructure Ready for Real-Time Analytics
9. März 2022, Built In

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

32 Data and Analytics Startups That Will Go Big, According to VCs
28. September 2021, Business Insider

The 10 Coolest Big Data Tools Of 2021
7. Dezember 2021, CRN

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk