DBMS > AgensGraph vs. EDB Postgres vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Microsoft Azure Table Storage

Vergleich der Systemeigenschaften AgensGraph vs. EDB Postgres vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Microsoft Azure Table Storage

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Multi-model database supporting relational and graph data models and built upon PostgreSQL

The EDB Postgres Platform is an enterprise-class data management platform based on the open source database PostgreSQL with flexible deployment options and Oracle compatibility features, complemented by tool kits for management, integration, and migration.

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,16
Rang	#333	Overall
	#30	Graph DBMS
	#146	Relational DBMS

Punkte	2,18
Rang	#122	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	4,92
Rang	#73	Overall
	#6	Wide Column Stores

Website

bitnine.net/agensgraph

www.enterprisedb.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

Technische Dokumentation

bitnine.net/documentation

www.enterprisedb.com/docs

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Bitnine Global Inc.

EnterpriseDB

Microsoft

Erscheinungsjahr

2016

2005

2016

2012

Aktuelle Version

2.1, Dezember 2018

14, Dezember 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache License 2.0

kommerziell

BSD for PostgreSQL-components

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++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Windows

Linux
Windows

gehostet

Datenschema

depending on used data model

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

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Cypher Query Language
JDBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
JavaScript
Python

.Net
C
C++
Delphi
Java
Perl
PHP
Python
Tcl

C#
Java
PHP

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

nein, aber über Tabellenvererbung möglich

horizontale Partitionierung

by hash, list or range

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

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

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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5. Mai 2015, azure.microsoft.com

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9. Juli 2021, hackernoon.com

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Testing Precompiled Azure Functions Locally with Storage Emulator
8. März 2018, Visual Studio Magazine

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