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DBMS > 4D vs. Cloudflare Workers KV vs. InfluxDB vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Cloudflare Workers KV vs. InfluxDB vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name4D infofrüherer Name: 4th Dimension  Xaus Vergleich ausschliessenCloudflare Workers KV  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter DatenbankA global, low-latency, key-value store for applications on Cloudflare with exceptionally high read volumes and low-latency.DBMS for storing time series, events and metricsBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value StoreTime Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS infowith GEO packageDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,58
Rang#108  Overall
#54  Relational DBMS
Punkte0,32
Rang#283  Overall
#40  Key-Value Stores
Punkte25,83
Rang#28  Overall
#1  Time Series DBMS
Punkte0,49
Rang#256  Overall
#117  Relational DBMS
Websitewww.4d.comwww.cloudflare.com/­developer-platform/­workers-kvwww.influxdata.com/­products/­influxdb-overviewwww.postgres-xl.org
Technische Dokumentationdeveloper.4d.comdevelopers.cloudflare.com/­kv/­apidocs.influxdata.com/­influxdbwww.postgres-xl.org/­documentation
Entwickler4D, IncCloudflare
Erscheinungsjahr1984201820132014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB
Aktuelle Versionv20, April 20232.7.6, April 202410 R1, Oktober 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version availableOpen Source infoMozilla public license
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoC
Server BetriebssystemeOS X
Windows
gehostetLinux
OS X infothrough Homebrew
Linux
macOS
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinNumeric data and Stringsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinneinja infoXML type, but no XML query functionality
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLja infoclose to SQL 92neinSQL-like query languageja infodistributed, parallel query execution
APIs und andere ZugriffskonzepteODBC
RESTful HTTP API infoby using 4D Mobile
SOAP webservices
HTTP REST
Proprietäres Protokoll
HTTP API
JSON over UDP
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte Programmiersprachen4D eigene IDE
PHP
C
C++
Dart
JavaScript
Kotlin
Python
Rust
Scala
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinneinbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersjaneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoin enterprise version onlyhorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikationjafrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version only
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACID infoMVCC
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja infoDepending on used storage enginenein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer und GruppenEinfache Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
4D infofrüherer Name: 4th DimensionCloudflare Workers KVInfluxDBPostgres-XL
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available...
» mehr
Key customersInfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,...
» mehr
Market metricsFastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr
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28. Mai 2024

Efficiency Unleashed: Streamlining Workflows with the InfluxDB Management API
23. Mai 2024

What is DevRel at InfluxData
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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 infofrüherer Name: 4th DimensionCloudflare Workers KVInfluxDBPostgres-XL
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MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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Why Build a Time Series Data Platform?
20. Juli 2017, Paul Dix (guest author)

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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