DBMS > 4D vs. atoti vs. JanusGraph vs. MySQL vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. atoti vs. JanusGraph vs. MySQL vs. Netezza

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.

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,61
Rang	#243	Overall
	#10	Object oriented DBMS

Punkte	2,02
Rang	#125	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	1061,34
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	8,59
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

Entwickler

4D, Inc

ActiveViam

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

IBM

Erscheinungsjahr

1984

2017

1995

2000

Aktuelle Version

v20, April 2023

0.6.3, Februar 2023

8.4.0, April 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

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.

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Implementierungssprache

Java

C und C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux

In Appliance inkludiert

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

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

Clojure
Java
Python

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

proprietäre Syntax

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding, horizontal partitioning

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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