DBMS > 4D vs. Apache Impala vs. EsgynDB vs. Greenplum vs. Memgraph

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache Impala vs. EsgynDB vs. Greenplum vs. Memgraph

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Analytic DBMS für Hadoop

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

An open source graph database built for real-time streaming and compatible with Neo4j

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	8,08
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	3,19
Rang	#94	Overall
	#8	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

developer.4d.com

impala.apache.org/impala-docs.html

docs.greenplum.org

memgraph.com/docs

Social network pages

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Esgyn

Pivotal Software Inc.

Memgraph Ltd

Erscheinungsjahr

1984

2013

2015

2005

2017

Aktuelle Version

v20, April 2023

4.1.0, Juni 2022

7.0.0, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSL 1.1; commercial license for enterprise edition available

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++

C++, Java

C und C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei und schema-optional

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

seit Version 4.2

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Bolt protocol
Cypher query language

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
Java
Perl
Python
R

.Net
C
C++
Elixir
Go
Haskell
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

dynamic graph partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-source replication between multi datacenters

Source-Replica Replikation

Multi-source replication using RAFT

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

with snapshot isolation

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with periodic snapshot and write-ahead logging (WAL) of changes

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Users, roles and permissions

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Memgraph directly connects to your streaming infrastructure so you and your team...
» mehr

Competitive advantages

Business Source License ensures a future for the Memgraph community MAGE algorithm...
» mehr

Typical application scenarios

Graph algorithms in bioinformatics Social network analysis Cryptocurrency network...
» mehr

Licensing and pricing models

You can check out our pricing model and licenses on the company website .
» mehr

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

Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading
29. Juli 2021, iProgrammer

Apache Impala becomes Top-Level Project
28. November 2017, SDTimes.com

Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud
28. November 2017, Datanami

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse
24. Juni 2022, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services
9. September 2019, AWS Blog

1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book]
6. Dezember 2018, O'Reilly Media

Greenplum 6 ventures outside the analytic box | ZDNET
19. März 2019, ZDNet

Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some
7. November 2019, InfoWorld

EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System
13. Oktober 2010, PR Newswire

bereitgestellt von Google News

Enhance Your Network with the Power of a Graph DB
4. Mai 2024, Towards Data Science

Graph database company Memgraph raises $9.34M
5. Oktober 2021, VentureBeat

Modeling and Navigating a Transportation Network with Memgraph
12. April 2021, Towards Data Science

Graph Database Market to grow at a CAGR of 19.9% from 2022 to 2027|Increased demand for low-latency queries is a ...
7. August 2023, PR Newswire

Making Your Own Memory Graph To Detect Memory Issues On iOS
13. April 2021, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk