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Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. GeoMesa vs. Splice Machine

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Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	2,68
Rang	#110	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	0,81
Rang	#214	Overall
	#4	Spatial DBMS

Punkte	0,54
Rang	#255	Overall
	#116	Relational DBMS

Website

www.4d.com

www.geomesa.org

splicemachine.com

Technische Dokumentation

developer.4d.com

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

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

4D, Inc

CCRi und Andere

Splice Machine

Erscheinungsjahr

1984

2014

Aktuelle Version

v20, April 2023

4.0.5, Februar 2024

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Java

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

abhängig von Storage layer

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

abhängig von Storage layer

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

abhängig von Storage layer

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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18. September 2019, Towards Data Science

Unified MLOps: Feature Stores and Model Deployment
13. Mai 2022, InfoQ.com

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