DBMS > 4D vs. Badger vs. H2 vs. openGauss

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Badger vs. H2 vs. openGauss

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Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	1,06
Rang	#184	Overall
	#84	Relational DBMS

Website

www.4d.com

github.com/dgraph-io/badger

www.h2database.com

gitee.com/opengauss
opengauss.org

Technische Dokumentation

developer.4d.com

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

www.h2database.com/html/main.html

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

Entwickler

4D, Inc

DGraph Labs

Thomas Mueller

Huawei and openGauss community

Erscheinungsjahr

1984

2017

2005

2019

Aktuelle Version

v20, April 2023

2.2.220, Juli 2023

3.0, March 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

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, C++, Java

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

ANSI SQL 2011

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

Java

C
C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontal partitioning (by range, list and hash)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

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

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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Weitere Ressourcen

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2. März 2016, Paul Andlinger

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