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Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache Phoenix vs. QuestDB vs. RDF4J

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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

A high performance open source SQL database for time series data

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

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	2,70
Rang	#105	Overall
	#8	Time Series DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

Technische Dokumentation

developer.4d.com

phoenix.apache.org

questdb.io/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation

QuestDB Technology Inc

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

1984

2014

2004

Aktuelle Version

v20, April 2023

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

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Java (Zero-GC), C++, Rust

Java

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schema-free via InfluxDB Line Protocol

RDF Schemas

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 with time-series extensions

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC

HTTP REST
InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP)
JDBC
PostgreSQL wire protocol

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

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

PostgreSQL driver
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

over HTTP

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontal partitioning (by timestamps)

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-replica replication with eventual consistency

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

ACID for single-table writes

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

through memory mapped files

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

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

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Relational model with native time series support Column-based storage and time partitioned...
» mehr

Competitive advantages

High ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations...
» mehr

Typical application scenarios

Financial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring
» mehr

Key customers

Banks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,...
» mehr

Licensing and pricing models

Open source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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