DBMS > Apache Pinot vs. Cubrid vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. Cubrid vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,38
Rang	#275	Overall
	#126	Relational DBMS

Punkte	1,04
Rang	#187	Overall
	#87	Relational DBMS

Punkte	76,78
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

pinot.apache.org

cubrid.com (korean)
cubrid.org (english)

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

docs.pinot.apache.org

cubrid.org/manuals

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

CUBRID Corporation, CUBRID Foundation

Microsoft

Erscheinungsjahr

2015

2008

2010

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

11.0, Jaenner 2021

V12

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Java

C, C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux
Windows

gehostet

Linux
macOS

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

ADO.NET
JDBC
ODBC

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

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
Python

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Transact SQL

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

fine grained access rights according to SQL-standard

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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