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Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Atos Standard Common Repository vs. Badger vs. Google Cloud Bigtable

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Name	4D früherer Name: 4th Dimension  Xaus Vergleich ausschliessen	Atos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessen	Badger  Xaus Vergleich ausschliessen	Google Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessen
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Kurzbeschreibung	Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank	Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks	An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.	Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Document Store Key-Value Store	Key-Value Store	Key-Value Store Wide Column Store
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 2,47 Rang #110   Overall #54   Relational DBMS		Punkte 0,22 Rang #320   Overall #47   Key-Value Stores	Punkte 3,15 Rang #95   Overall #14   Key-Value Stores #8   Wide Column Stores
Website	www.4d.com	atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository	github.com/­dgraph-io/­badger	cloud.google.com/­bigtable
Technische Dokumentation	developer.4d.com		godoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badger	cloud.google.com/­bigtable/­docs
Entwickler	4D, Inc	Atos Convergence Creators	DGraph Labs	Google
Erscheinungsjahr	1984	2016	2017	2015
Aktuelle Version	v20, April 2023	1703
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell	Open Source Apache 2.0	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	ja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache		Java	Go
Server Betriebssysteme	OS X Windows	Linux	BSD Linux OS X Solaris Windows	gehostet
Datenschema	ja	Schema and schema-less with LDAP views	schemafrei	schemafrei
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	optional	nein	nein
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja	ja	nein	nein
Sekundärindizes	ja	ja	nein	nein
SQL Support of SQL	ja close to SQL 92	nein	nein	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	ODBC RESTful HTTP API by using 4D Mobile SOAP webservices	LDAP		gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java)
Unterstützte Programmiersprachen	4D eigene IDE PHP	All languages with LDAP bindings	Go	C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	ja	nein	nein	nein
Triggers	ja	ja	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	keine	Sharding cell division	keine	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	Multi-Source Replikation	ja	keine	Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein		nein	ja
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration	keine	Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja	nein	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	Atomic execution of specific operations	nein	Atomic single-row operations
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	ja	nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Benutzer und Gruppen	LDAP bind authentication	nein	Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)
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 Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.
Weitere Ressourcen
	4D früherer Name: 4th Dimension	Atos Standard Common Repository	Badger	Google Cloud Bigtable
DB-Engines Blog Posts	MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking 2. März 2016, Paul Andlinger alle anzeigen
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten				Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs 31. Januar 2022, InfoQ.com Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database 27. Januar 2022, TechTarget Review: Google Bigtable scales with ease 7. September 2016, InfoWorld Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable 7. April 2020, TechCrunch Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale 6. Mai 2015, VentureBeat bereitgestellt von Google News

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