DBMS > 4D vs. FoundationDB vs. Google Cloud Datastore vs. jBASE vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. FoundationDB vs. Google Cloud Datastore vs. jBASE vs. Postgres-XL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Created as commercial project in 2013, FoundationDB has been acquired by Apple in March 2015 and was withdrawn from the market. As a consequence, the product was removed from the DB-Engines ranking. In April 2018, Apple open-sourced FoundationDB and it therefore reappears in the ranking.

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Sortierter Key-Value Store. Core features werden durch layers ergänzt.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Unterstützt durch speziellen Layer
Key-Value Store
Relational DBMS

Unterstützt durch speziellen SQL-Layer

Document Store

Multivalue DBMS

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	1,07
Rang	#188	Overall
	#31	Document Stores
	#28	Key-Value Stores
	#86	Relational DBMS

Punkte	4,49
Rang	#79	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	1,43
Rang	#160	Overall
	#3	Multivalue DBMS

Punkte	0,52
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

www.4d.com

github.com/apple/foundationdb

cloud.google.com/datastore

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

developer.4d.com

apple.github.io/foundationdb

cloud.google.com/datastore/docs

docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

4D, Inc

FoundationDB

Google

Rocket Software (früher Zumasys)

Erscheinungsjahr

1984

2013

2008

1991

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

v20, April 2023

6.2.28, November 2020

5.7

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux
OS X
Windows

gehostet

AIX
Linux
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Einige Layers unterstützen Schemata

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Einige Layers unterstützen Typen

ja, Details hier

optional

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

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

nur in speziellem SQL-Layer

SQL-like query language (GQL)

Embedded SQL for jBASE in BASIC

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
SOAP-basiertes API

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

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python
Ruby
Swift

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

.Net
Basic
Jabbascript
Java

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nur im SQL-layer

mit Google App Engine

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-source replication using Paxos

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Linearizable consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nur im SQL-layer

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

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

nein

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Access rights can be defined down to the item level

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

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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