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Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache Phoenix vs. Dgraph vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Verteiltes, skalierbares Graph DBMS

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	2,06
Rang	#123	Overall
	#58	Relational DBMS

Punkte	1,53
Rang	#152	Overall
	#15	Graph DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

Technische Dokumentation

developer.4d.com

phoenix.apache.org

dgraph.io/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation

Dgraph Labs, Inc.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1984

2014

2016

2014

Aktuelle Version

v20, April 2023

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache 2.0

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

Java

Scala

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux
Unix
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schemafrei

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC

GraphQL query language
gRPC (using protocol buffers) API
HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Synchronous replication via Raft

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

nein

Planned for future releases

nein

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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