DBMS > 4D vs. Linter vs. Spark SQL vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Linter vs. Spark SQL vs. TimesTen

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

RDBMS for high security requirements

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

In-Memory RDBMS compatible to Oracle

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	2,68
Rang	#110	Overall
	#54	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#350	Overall
	#153	Relational DBMS

Punkte	19,15
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,35
Rang	#165	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

www.4d.com

linter.ru

spark.apache.org/sql

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

developer.4d.com

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

docs.oracle.com/database/timesten-18.1

Entwickler

4D, Inc

relex.ru

Apache Software Foundation

Oracle, TimesTen Performance Software, HP

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

1984

1990

2014

1998

Aktuelle Version

v20, April 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

11 Release 2 (11.2.2.8.0)

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

C und C++

Scala

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

Linux
OS X
Windows

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris SPARC/x86
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

nein

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Java
Python
R
Scala

C
C++
Java
PL/SQL

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

PL/SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

by means of logfiles and checkpoints

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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