DBMS > 4D vs. GeoMesa vs. SQream DB vs. ToroDB vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. GeoMesa vs. SQream DB vs. ToroDB vs. Vitess

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,47
Rang	#110	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	0,86
Rang	#205	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,74
Rang	#224	Overall
	#103	Relational DBMS

Punkte	0,88
Rang	#203	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

www.4d.com

www.geomesa.org

sqream.com

github.com/torodb/server

vitess.io

Technische Dokumentation

developer.4d.com

www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html

docs.sqream.com

vitess.io/docs

Entwickler

4D, Inc

CCRi und Andere

SQream Technologies

8Kdata

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

1984

2014

2017

2016

2013

Aktuelle Version

v20, April 2023

5.0.0, Mai 2024

2022.1.6, Dezember 2022

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

Open Source

AGPL-V3

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses available

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

Scala

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Docker
Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

.Net
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

user defined functions in Python

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

abhängig von Storage layer

horizontal and vertical partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

abhängig von Storage layer

keine

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

abhängig von Storage layer

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

anhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMS

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

alle anzeigen

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics?
5. Oktober 2023, Fierce Network

SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku
9. Februar 2024, insideBIGDATA

SQream Joins Samsung Cloud Platform Ecosystem
26. Juli 2023, Datanami

GPU data warehouse startup SQream lands $39.4M funding round
24. Juni 2020, SiliconANGLE News

SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases
24. Juni 2020, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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