DBMS > 4D vs. atoti vs. Google Cloud Datastore vs. Kdb vs. Newts

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. atoti vs. Google Cloud Datastore vs. Kdb vs. Newts

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Hoch performantes Time Series DBMS

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Object oriented DBMS

Document Store

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	2,58
Rang	#108	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	0,56
Rang	#245	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	7,55
Rang	#53	Overall
	#3	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

www.4d.com

atoti.io

cloud.google.com/datastore

kx.com

opennms.github.io/newts

Technische Dokumentation

developer.4d.com

docs.atoti.io

cloud.google.com/datastore/docs

code.kx.com

github.com/OpenNMS/newts/wiki

Entwickler

4D, Inc

ActiveViam

Google

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

OpenNMS Group

Erscheinungsjahr

1984

2008

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2014

Aktuelle Version

v20, April 2023

3.6, Mai 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

Apache 2.0

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

Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, Details hier

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

table attribute 'grouped'

nein

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like query language (GQL)

SQL-like query language (q)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

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

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

HTTP REST
Java API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

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

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

mit Google App Engine

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

mittels Views

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-source replication using Paxos

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate 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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

nein

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)

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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

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