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

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

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

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

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

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

Website

www.4d.com

atoti.io

cloud.google.com/datastore

opennms.github.io/newts

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

developer.4d.com

docs.atoti.io

cloud.google.com/datastore/docs

github.com/OpenNMS/newts/wiki

www.reduct.store/docs

Entwickler

4D, Inc

ActiveViam

Google

OpenNMS Group

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

1984

2008

2014

2023

Aktuelle Version

v20, April 2023

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Business Source License 1.1

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

C++, Rust

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

gehostet

Linux
OS X
Windows

Docker
Linux
macOS
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

nein

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

Multidimensional Expressions (MDX)

SQL-like query language (GQL)

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 REST
Java API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

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

Java

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

mit Google App Engine

nein

Triggers

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-source replication using Paxos

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

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.

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)

nein

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.

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2. März 2016, Paul Andlinger

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