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DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Elasticsearch vs. Google BigQuery vs. Microsoft Access

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Elasticsearch vs. Google BigQuery vs. Microsoft Access

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAtos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessenElasticsearch  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessen
This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungHighly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networksEine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene infoElasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metricLarge scale data warehouse service with append-only tablesMicrosoft 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 DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
SuchmaschineRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte134,78
Rang#7  Overall
#1  Suchmaschinen
Punkte61,90
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte105,40
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Websiteatos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repositorywww.elastic.co/­elasticsearchcloud.google.com/­bigquerywww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­access
Technische Dokumentationwww.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.htmlcloud.google.com/­bigquery/­docsdeveloper.microsoft.com/­en-us/­access
EntwicklerAtos Convergence CreatorsElasticGoogleMicrosoft
Erscheinungsjahr2016201020101992
Aktuelle Version17038.6, January 20231902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoElastic Licensekommerziellkommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office Lizenzen
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaC++
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetWindows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.
DatenschemaSchema and schema-less with LDAP viewsschemafrei infoFlexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.jaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateoptionaljajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertneinja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languagejaja infoaber nicht SQL Standard konform
APIs und andere ZugriffskonzepteLDAPJava API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/JSON APIADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages with LDAP bindings.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjabenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptja infoab Access 2010 mit ACE-Engine
Triggersjaja infoMittels Verwendung des 'Percolation' featuresneinja infoab Access 2010 mit ACE-Engine
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infocell divisionShardingkeinekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjajakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenES-Hadoop Connectorneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual Consistency infoSynchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, allImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic execution of specific operationsneinnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACID infoaber keine Files für Transaktions-Logging
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoaber keine Files für Transaktions-Logging
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaMemcached and Redis integrationnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleLDAP bind authenticationZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)nein 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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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

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2. Mai 2013, Paul Andlinger

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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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Benefits of a Hybrid Data Lake. How to combine a Data Warehouse with a… | by Christianlauer
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