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Vergleich der Systemeigenschaften 4D vs. Riak KV vs. Vertica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Cloud or on-premises analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

Column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	2,79
Rang	#108	Overall
	#56	Relational DBMS

Punkte	6,31
Rang	#67	Overall
	#10	Key-Value Stores

Punkte	19,23
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Website

www.4d.com

riak.com/products/riak-kv

www.vertica.com

Technische Dokumentation

livedoc.4d.com

vertica.com/documentation

Entwickler

4D, Inc

Basho Technologies

Micro Focus

prior to that Hewlett Packard

Erscheinungsjahr

1984

2009

2005

Aktuelle Version

v18 R5, Jaenner 2021

2.1.0, April 2015

11.1, Februar 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Vertica Accelerator’s high-performance analytics and machine learning with SQL or Python is available as a managed service.

Implementierungssprache

Erlang

C++

Server Betriebssysteme

OS X
Windows

Linux
OS X

Linux

Datenschema

schemafrei

yes, but unstructured data can be stored in specific Flex-Tables

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

yes: BINARY, BOOLEAN, CHAR, VARCHAR, LONG VARCHAR, DATE, TIME, TIMESTAMP, INTERVAL, INTERVAL DAY TO SECOND, INTERVAL YEAR TO MONTH, DOUBLE PRECISION, FLOAT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT,NUMERIC, DECIMAL, NUMBER, MONEY,GEOMETRY

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

No Indexes Required

SQL

Support of SQL

close to SQL 92

nein

Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions.

APIs und andere Zugriffskonzepte

ODBC
RESTful HTTP API

by using 4D Mobile
SOAP webservices

HTTP API
Native Erlang Interface

ADO.NET
JDBC
Kafka Connector
ODBC
RESTful HTTP API
Spark Connector
vSQL

character-based, interactive, front-end utility

Unterstützte Programmiersprachen

4D eigene IDE
PHP

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

JavaScript und Erlang

yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences

Triggers

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

yes, called Custom Alerts

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

kein "single point of failure"

horizontal partitioning, hierarchical partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Bi-directional Spark integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

nein

fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy on-premises,...
» mehr

Competitive advantages

Fast, scalable and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages...
» mehr

Typical application scenarios

Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk...
» mehr

Key customers

Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,...
» mehr

Licensing and pricing models

Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is...
» mehr

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