DBMS > 4D vs. HEAVY.AI vs. ITTIA vs. ObjectBox

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. HEAVY.AI vs. ITTIA vs. ObjectBox

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Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Edge Time Series DBMS with Real-Time Stream Processing

Lightweight, fast on-device database for IoT, Mobile and Embedded devices, persisting and synchronising objects and vectors

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	2,37
Rang	#110	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	1,41
Rang	#153	Overall
	#71	Relational DBMS

Punkte	0,36
Rang	#272	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	1,08
Rang	#179	Overall
	#6	Object oriented DBMS
	#9	Vektor DBMS

Website

www.4d.com

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.ittia.com

github.com/objectbox
objectbox.io

Technische Dokumentation

developer.4d.com

docs.heavy.ai

docs.objectbox.io

Entwickler

4D, Inc

HEAVY.AI, Inc.

ITTIA L.L.C.

ObjectBox Limited

Erscheinungsjahr

1984

2016

2007

2017

Aktuelle Version

v20, April 2023

5.10, Jänner 2022

8.7

4.0 (May 2024)

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++ and CUDA

C und C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

Linux
Windows

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

Datenschema

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Float/Blob/Integer/String/Unicode/Date/Time/Timestamp/Interval

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

yes

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
WebSocket

Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C++
JavaScript (Node.js)
Python

C
C++
Dart (Flutter)
Go
Java
Kotlin
Python
Swift

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Data sync between devices allowing occasional connected databases to work completely offline

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Database file passwords

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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