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DBMS > 4D vs. Apache Impala vs. OrigoDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache Impala vs. OrigoDB vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name4D infofrüherer Name: 4th Dimension  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenOrigoDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter DatenbankAnalytic DBMS für HadoopA fully ACID in-memory object graph databaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,58
Rang#108  Overall
#54  Relational DBMS
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#53  Document Stores
#20  Object oriented DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.4d.comimpala.apache.orgorigodb.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdeveloper.4d.comimpala.apache.org/­impala-docs.htmlorigodb.com/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
Entwickler4D, IncApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaRobert Friberg et alApache Software Foundation
Erscheinungsjahr198420132009 infounder the name LiveDB2014
Aktuelle Versionv20, April 20234.1.0, Juni 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open SourceOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C#Scala
Server BetriebssystemeOS X
Windows
LinuxLinux
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaUser defined using .NET types and collectionsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein infocan be achieved using .NETnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLja infoclose to SQL 92SQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteODBC
RESTful HTTP API infoby using 4D Mobile
SOAP webservices
JDBC
ODBC
.NET Client API
HTTP API
LINQ
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen4D eigene IDE
PHP
All languages supporting JDBC/ODBC.NetJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducejanein
Triggersjaneinja infoDomain Eventsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardinghorizontale Partitionierung infoclient side managed; servers are not synchronizedyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneindepending on modelnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoWrite ahead logja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer und GruppenZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosRole based authorizationnein

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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Weitere Ressourcen
4D infofrüherer Name: 4th DimensionApache ImpalaOrigoDBSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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

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28. November 2017, SDTimes.com

StarRocks Brings Speedy OLAP Database to the Cloud
14. Juli 2022, Datanami

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

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

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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