DBMS > 4D vs. Apache Druid vs. Infobright vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Apache Druid vs. Infobright vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,58
Rang	#108	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	0,96
Rang	#194	Overall
	#91	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

www.4d.com

druid.apache.org

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

developer.4d.com

druid.apache.org/docs/latest/design

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation and contributors

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Erscheinungsjahr

1984

2012

2005

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

v20, April 2023

29.0.1, April 2024

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache license v2

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

Open Source

Mozilla public license

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

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux
OS X
Unix

Linux
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schema-less columns are supported

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

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

nein

Knowledge Grid Technology used instead

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL for querying

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

manual/auto, time-based

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

MVCC

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

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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2. März 2016, Paul Andlinger

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