DBMS > 4D vs. Apache Impala vs. HugeGraph vs. LeanXcale

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache Impala vs. HugeGraph vs. LeanXcale

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Analytic DBMS für Hadoop

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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	0,17
Rang	#335	Overall
	#31	Graph DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Website

www.4d.com

impala.apache.org

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

www.leanxcale.com

Technische Dokumentation

developer.4d.com

impala.apache.org/impala-docs.html

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Baidu

LeanXcale

Erscheinungsjahr

1984

2013

2018

2015

Aktuelle Version

v20, April 2023

4.1.0, Juni 2022

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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++

Java

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

Linux
macOS
Unix

Datenschema

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

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL-like DML and DDL statements

nein

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC

Groovy
Java
Python

C
Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

via hugegraph-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Users, roles and permissions

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

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