DBMS > 4D vs. BigObject vs. Fujitsu Enterprise Postgres

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. BigObject vs. Fujitsu Enterprise Postgres

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,68
Rang	#110	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#342	Overall
	#150	Relational DBMS

Punkte	0,37
Rang	#281	Overall
	#127	Relational DBMS

Website

www.4d.com

bigobject.io

www.postgresql.fastware.com

Technische Dokumentation

developer.4d.com

docs.bigobject.io

www.postgresql.fastware.com/product-manuals

Entwickler

4D, Inc

BigObject, Inc.

PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology

Erscheinungsjahr

1984

2015

Aktuelle Version

v20, April 2023

Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Windows

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

.Net
C
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

partitioning by range, list and by hash

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

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

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

100% compatible with community PostgreSQL
» mehr

Competitive advantages

Built-in TDE and Data Masking security. In-Memory Columnar Index, and a high speed...
» mehr

Typical application scenarios

Transactional payments applications, reporting and mixed workloads.
» mehr

Market metrics

Over 30 years experience in database technology. Over 20 years in Postgres development...
» mehr

Licensing and pricing models

Core based licensing
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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2. März 2016, Paul Andlinger

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