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Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Google Cloud Bigtable vs. RocksDB vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name4D infofrüherer Name: 4th Dimension  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenRocksDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter DatenbankGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM)Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Key-Value StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,47
Rang#110  Overall
#54  Relational DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte3,41
Rang#86  Overall
#11  Key-Value Stores
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitewww.4d.comcloud.google.com/­bigtablerocksdb.orgsplicemachine.com
Technische Dokumentationdeveloper.4d.comcloud.google.com/­bigtable/­docsgithub.com/­facebook/­rocksdb/­wikisplicemachine.com/­how-it-works
Entwickler4D, IncGoogleFacebook, Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr1984201520132014
Aktuelle Versionv20, April 20239.2.1, Mai 20243.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoBSDOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Java
Server BetriebssystemeOS X
Windows
gehostetLinuxLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjaneinneinja
SQL infoSupport of SQLja infoclose to SQL 92neinneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteODBC
RESTful HTTP API infoby using 4D Mobile
SOAP webservices
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
C++ API
Java API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen4D eigene IDE
PHP
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Go
Java
Perl
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinneinja infoJava
Triggersjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardinghorizontal partitioningShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source ReplikationInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsjaACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer und GruppenAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinAccess rights for users, groups and roles according to 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
DrittanbieterSpeedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads.
» mehr

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Weitere Ressourcen
4D infofrüherer Name: 4th DimensionGoogle Cloud BigtableRocksDBSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

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

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27. Januar 2022, TechTarget

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

Google Launches Cloud Bigtable, A Highly Scalable And Performant NoSQL Database
6. Mai 2015, TechCrunch

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Did Rockset Just Solve Real-Time Analytics?
25. August 2021, Datanami

Meta’s Velox Means Database Performance Is Not Subject To Interpretation
31. August 2022, The Next Platform

Linux 6.9 Drives AMD 4th Gen EPYC Performance Even Higher For Some Workloads
29. März 2024, Phoronix

Facebook's MyRocks Truly Rocks!
21. September 2020, Open Source For You

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10. August 2021, AWS Blog

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26. August 2021, The Register

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19. Januar 2021, PR Newswire

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18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Splice Machine scores $15M to make Hadoop run in real time
10. Februar 2014, VentureBeat

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