DBMS > 4D vs. Percona Server for MySQL vs. PostGIS vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Percona Server for MySQL vs. PostGIS vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Verbesserte, binärkompatible Alternative zu MySQL mit Performanceverbesserungen und erweiterten Diagnose- und Managementfeatures basierend auf XtraDB oder TokuDB Storage Engines.

Spatial extension of PostgreSQL

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	2,03
Rang	#122	Overall
	#57	Relational DBMS

Punkte	22,69
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

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

Website

www.4d.com

www.percona.com/software/mysql-database/percona-server

postgis.net

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

developer.4d.com

www.percona.com/downloads/Percona-Server-LATEST

postgis.net/documentation

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

Entwickler

4D, Inc

Percona

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

1984

2008

2005

2014

Aktuelle Version

v20, April 2023

8.0.36-28, 2024

3.4.2, Februar 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2

Open Source

GPL v2.0

Open Source

Apache 2.0

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

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux

Linux
OS X
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
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

Ada
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

basierend auf PostgreSQL

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
XtraDB Cluster

basierend auf PostgreSQL

keine

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

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

keine Benutzergruppen oder Rollen

basierend auf PostgreSQL

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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2. März 2016, Paul Andlinger

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5. August 2020, Blocks & Files

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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