DBMS > AlaSQL vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften AlaSQL vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. ReductStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

JavaScript DBMS library

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

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

alasql.org

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

github.com/AlaSQL/alasql

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

www.reduct.store/docs

Entwickler

Andrey Gershun & Mathias R. Wulff

Spotify

Microsoft

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

2014

2016

2023

Aktuelle Version

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT-License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

JavaScript

Java

C++

C++, Rust

Server Betriebssysteme

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

gehostet

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

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.

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JavaScript API

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C#
Java
PHP

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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