DBMS > 4D vs. Hive vs. Microsoft SQL Server vs. Spark SQL vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Hive vs. Microsoft SQL Server vs. Spark SQL vs. TigerGraph

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

Relationales DBMS von Microsoft

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

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

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	824,29
Rang	#3	Overall
	#3	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Website

www.4d.com

hive.apache.org

www.microsoft.com/en-us/sql-server

spark.apache.org/sql

www.tigergraph.com

Technische Dokumentation

developer.4d.com

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

learn.microsoft.com/en-US/sql/sql-server

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

docs.tigergraph.com

Entwickler

4D, Inc

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Microsoft

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1984

2012

1989

2014

2017

Aktuelle Version

v20, April 2023

3.1.3, April 2022

SQL Server 2022, November 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

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

nein

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language (GSQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
ODBC
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

JDBC
ODBC

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C++
Java
PHP
Python

C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic

Java
Python
R
Scala

C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Tabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

ja, aber abhängig von der SQL-Server Edition

keine

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

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Role-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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Navicat for SQL Server gives you a fully graphical approach to database management and development.
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