DBMS > 4D vs. Google Cloud Bigtable vs. H2 vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Google Cloud Bigtable vs. H2 vs. OpenQM

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

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

Punkte	3,15
Rang	#95	Overall
	#14	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

www.4d.com

cloud.google.com/bigtable

www.h2database.com

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

Technische Dokumentation

developer.4d.com

cloud.google.com/bigtable/docs

www.h2database.com/html/main.html

Entwickler

4D, Inc

Google

Thomas Mueller

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

1984

2015

2005

1993

Aktuelle Version

v20, April 2023

2.2.220, Juli 2023

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Java

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk