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DBMS > Alibaba Cloud MaxCompute vs. Apache IoTDB vs. JanusGraph vs. Microsoft Access

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud MaxCompute vs. Apache IoTDB vs. JanusGraph vs. Microsoft Access

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAlibaba Cloud MaxCompute  Xaus Vergleich ausschliessenApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenJanusGraph infosuccessor of Titan  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungMaxCompute (previously known as ODPS) is a general purpose, fully managed, multi-tenancy data processing platform for large-scale data warehousingAn IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and FlinkA Graph DBMS optimized for distributed clusters infoIt was forked from the latest code base of Titan in January 2017Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. infoDas Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS infoa graph-processing framework is available with the graphs being stored in tablesTime Series DBMSGraph DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,84
Rang#209  Overall
#98  Relational DBMS
Punkte1,31
Rang#164  Overall
#14  Time Series DBMS
Punkte2,02
Rang#125  Overall
#12  Graph DBMS
Punkte101,16
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Websitewww.alibabacloud.com/­product/­maxcomputeiotdb.apache.orgjanusgraph.orgwww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­access
Technische Dokumentationwww.alibabacloud.com/­help/­en/­maxcomputeiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmldocs.janusgraph.orgdeveloper.microsoft.com/­en-us/­access
EntwicklerAlibabaApache Software FoundationLinux Foundation; originally developed as Titan by AureliusMicrosoft
Erscheinungsjahr2016201820171992
Aktuelle Version1.1.0, April 20230.6.3, Februar 20231902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0kommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office Lizenzen
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaC++
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)Linux
OS X
Unix
Windows
Windows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjajaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like query languageneinja infoaber nicht SQL Standard konform
APIs und andere ZugriffskonzepteFluentd
Flume
MaxCompute Console
JDBC
Native API
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
Clojure
Java
Python
C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresuser defined functions infoin Javajajaja infoab Access 2010 mit ACE-Engine
Triggersneinjajaja infoab Access 2010 mit ACE-Engine
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoImplicit feature of the cloud servicehorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)ja infodepending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)keine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoImplicit feature of the cloud serviceselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicasjakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaIntegration with Hadoop and Sparkja infovia Faunus, a graph analytics enginenein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infoRelationships in graphsja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDACID infoaber keine Files für Transaktions-Logging
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcastja infoaber keine Files für Transaktions-Logging
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesjaBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Servernein infoeinfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003

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
Alibaba Cloud MaxComputeApache IoTDBJanusGraph infosuccessor of TitanMicrosoft Access
DB-Engines Blog Posts

MS Access drops in DB-Engines Ranking
2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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