DBMS > 4D vs. LeanXcale vs. ObjectBox vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. LeanXcale vs. ObjectBox vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

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

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Object oriented DBMS
Vektor DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	1,29
Rang	#166	Overall
	#5	Object oriented DBMS
	#7	Vektor DBMS

Punkte	0,17
Rang	#334	Overall
	#148	Relational DBMS

Website

www.4d.com

www.leanxcale.com

github.com/objectbox
objectbox.io

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

developer.4d.com

docs.objectbox.io

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

4D, Inc

LeanXcale

ObjectBox Limited

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

1984

2015

2017

1987

Aktuelle Version

v20, April 2023

4.0 (May 2024)

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Bindings are released under Apache 2.0

Apache License 2.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Android
Any POSIX system
Docker
iOS
Linux
macOS
QNX
Windows

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

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

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

Proprietäres native API

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C
Java
Scala

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

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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2. März 2016, Paul Andlinger

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27. August 2021, hackernoon.com

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