DBMS > 4D vs. Hive vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Hive vs. Microsoft Azure Synapse Analytics 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

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Multivalue DBMS

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

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

Punkte	59,76
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

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

Website

www.4d.com

hive.apache.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

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

Technische Dokumentation

developer.4d.com

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Microsoft

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

1984

2012

2016

1993

Aktuelle Version

v20, April 2023

3.1.3, April 2022

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

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

C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

with some exceptions

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
ODBC
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C++
Java
PHP
Python

C#
Java
PHP

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

GC Tuning for Improved Presto Reliability
11. Januar 2024, Uber

bereitgestellt von Google News

Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform
24. September 2023, DataScientest

Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates
22. März 2024, Microsoft

Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities
10. November 2023, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk