DBMS > Alibaba Cloud MaxCompute vs. Dragonfly vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud MaxCompute vs. Dragonfly vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

MaxCompute (previously known as ODPS) is a general purpose, fully managed, multi-tenancy data processing platform for large-scale data warehousing

A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

a graph-processing framework is available with the graphs being stored in tables

Key-Value Store

Relational DBMS

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	0,84
Rang	#209	Overall
	#98	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#261	Overall
	#38	Key-Value Stores

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	1244,08
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

www.alibabacloud.com/product/maxcompute

github.com/dragonflydb/dragonfly
www.dragonflydb.io

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.oracle.com/database

rdf4j.org

Technische Dokumentation

www.alibabacloud.com/help/en/maxcompute

www.dragonflydb.io/docs

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.oracle.com/en/database

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Alibaba

DragonflyDB team and community contributors

Microsoft

Oracle

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2016

2023

2016

1980

2004

Aktuelle Version

1.0, March 2023

23c, September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

BSL 1.1

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

Schemaless in JSON and XML columns

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

mit proprietären Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

Fluentd
Flume
MaxCompute Console

Proprietäres Protokoll

RESP - REdis Serialization Protocol

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C#
C++
Clojure
D
Dart
Elixir
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Objective-C
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Swift
Tcl

C#
Java
PHP

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

in Java

Lua

Transact SQL

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Triggers

nein

publish/subscribe channels provide some trigger functionality

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual 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

nein

Atomic execution of command blocks and scripts

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, strict serializability by the server

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

Password-based authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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