DBMS > Amazon Redshift vs. Microsoft Azure AI Search vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Microsoft Azure AI Search vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB vs. Postgres-XL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Search-as-a-service for web and mobile app development

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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	17,94
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	5,59
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

azure.microsoft.com/en-us/services/search

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Microsoft

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

2012

2015

2016

1994

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Mozilla public license

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++

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
macOS

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

only with the Berkeley DB XML edition

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C#
Java
JavaScript
Python

C#
Java
PHP

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

nein

Transact SQL

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding, horizontal partitioning

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

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

nein

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

using Azure authentication

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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