DBMS > 4D vs. EJDB vs. Graphite vs. Postgres-XL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. EJDB vs. Graphite vs. Postgres-XL vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

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	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	4,57
Rang	#73	Overall
	#5	Time Series DBMS

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

Website

www.4d.com

github.com/Softmotions/ejdb

github.com/graphite-project/graphite-web

www.postgres-xl.org

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

developer.4d.com

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

graphite.readthedocs.io

www.postgres-xl.org/documentation

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

4D, Inc

Softmotions

Chris Davis

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

1984

2012

2006

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2014

Aktuelle Version

v20, April 2023

10 R1, Oktober 2018

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Mozilla public license

Open Source

Apache 2.0

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

Python

C++, Java

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

serverlos

Linux
Unix

Linux
macOS

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

Numeric data only

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

In-process Library

HTTP API
Sockets

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

JavaScript (Node.js)
Python

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

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

MVCC

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

locking

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

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

DB-Engines Blog Posts

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2. März 2016, Paul Andlinger

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1. Juni 2015, Paul Andlinger

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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