DBMS > 4D vs. ObjectBox vs. Spark SQL vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. ObjectBox vs. Spark SQL vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

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

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

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

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

www.4d.com

objectbox.io

spark.apache.org/sql

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

developer.4d.com

docs.objectbox.io

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

www.xtdb.com/docs

Entwickler

4D, Inc

ObjectBox Limited

Apache Software Foundation

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

1984

2017

2014

2019

Aktuelle Version

v20, April 2023

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

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++

Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

Proprietäres native API

JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

Java
Python
R
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

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

online/offline synchronization between client and server

keine

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer und Gruppen

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Vector Database Release for Flutter / Dart + Python
13. Juni 2023

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