DBMS > 4D vs. Atos Standard Common Repository vs. MonetDB vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Atos Standard Common Repository vs. MonetDB vs. ReductStore

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Name

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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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	1,72
Rang	#135	Overall
	#62	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

www.4d.com

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.monetdb.org

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

developer.4d.com

www.monetdb.org/Documentation

www.reduct.store/docs

Entwickler

4D, Inc

Atos Convergence Creators

MonetDB BV

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

1984

2016

2004

2023

Aktuelle Version

v20, April 2023

1703

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

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

C++, Rust

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

LDAP

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

All languages with LDAP bindings

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

yes, in SQL, C, R

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

cell division

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic execution of specific operations

ACID

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

LDAP bind authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Weitere Ressourcen

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MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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6. April 2018, Data Science Central

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14. Januar 2020, Towards Data Science

Test of Time Award for paper on vectorized execution
16. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

Monet DB The Column-Store Pioneer
4. September 2019, Open Source For You

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