DBMS > 4D vs. Apache IoTDB vs. FeatureBase vs. ObjectBox vs. SAP HANA

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache IoTDB vs. FeatureBase vs. ObjectBox vs. SAP HANA

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

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,31
Rang	#164	Overall
	#14	Time Series DBMS

Punkte	0,31
Rang	#292	Overall
	#135	Relational DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	44,27
Rang	#23	Overall
	#16	Relational DBMS

Website

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

developer.4d.com

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

docs.featurebase.com

docs.objectbox.io

help.sap.com/hana

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

ObjectBox Limited

SAP

Erscheinungsjahr

1984

2018

2017

2010

Aktuelle Version

v20, April 2023

1.1.0, April 2023

2022, May 2022

2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux
macOS

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Appliance oder cloud-service

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

nein

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL-like query language

SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
Native API

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

Proprietäres native API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Java
Python

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

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

Sharding

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

online/offline synchronization between client and server

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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