DBMS > AlaSQL vs. Apache Drill vs. Blueflood vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Apache Drill vs. Blueflood vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,42
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores
	#122	Relational DBMS

Punkte	1,90
Rang	#126	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#352	Overall
	#36	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

alasql.org

drill.apache.org

blueflood.io

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

drill.apache.org/docs

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Apache Software Foundation

Rackspace

Spotify

Microsoft

Erscheinungsjahr

2014

2012

2013

2014

2016

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

Java

C++

Server Betriebssysteme

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

gehostet

Datenschema

schemafrei

vordefiniertes Schema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

Close to SQL99, but no user access control, stored procedures and host language bindings.

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HTTP REST

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C++

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

only for local storage and DOM-storage

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by using IndexedDB, SQL.JS or proprietary FileStorage

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Depending on the underlying data source

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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28. Februar 2021, hackernoon.com

Multi faceted data exploration in the browser using Leaflet and amCharts
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9. Juni 2016, TheServerSide.com

Analyse Kafka messages with SQL queries using Apache Drill
27. September 2019, Towards Data Science

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30. Januar 2019, Business Wire

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28. März 2022, iProgrammer

Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database
11. April 2016, The New Stack

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2. September 2019, CNX Software

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3. Juli 2024, Microsoft

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