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Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache IoTDB vs. BigObject vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

An IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and Flink

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Graph DBMS

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

Punkte	2,37
Rang	#110	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	1,31
Rang	#159	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#152	Overall
	#14	Graph DBMS

Website

Technische Dokumentation

developer.4d.com

iotdb.apache.org/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html

docs.bigobject.io

docs.tigergraph.com

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation

BigObject, Inc.

Erscheinungsjahr

1984

2018

2015

2017

Aktuelle Version

v20, April 2023

1.1.0, April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux

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

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
Native API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

selectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicas

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Integration with Hadoop and Spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

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

nein

Role-based access control

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