DBMS > 4D vs. Apache Impala vs. gStore vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache Impala vs. gStore vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Analytic DBMS für Hadoop

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	2,58
Rang	#108	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	13,77
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#359	Overall
	#37	Graph DBMS
	#18	RDF Stores

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

developer.4d.com

impala.apache.org/impala-docs.html

en.gstore.cn/#/enDocs

docs.tigergraph.com

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Erscheinungsjahr

1984

2013

2016

2017

Aktuelle Version

v20, April 2023

4.1.0, Juni 2022

1.2, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

BSD

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++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

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

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
ODBC

HTTP API
SPARQL 1.1

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

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, Role-Based Access Control (RBAC) supported

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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2. März 2016, Paul Andlinger

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