DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Firebird vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Firebird vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	20,50
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

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

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.firebirdsql.org

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Atos Convergence Creators

Firebird Foundation

Spotify

Microsoft

Erscheinungsjahr

2016

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2014

2016

Aktuelle Version

1703

5.0.0, Jaenner 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Initial Developer's Public License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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 und C++

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

gehostet

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

ADO.NET
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

PSQL

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

keine

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency
Immediate 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

Atomic execution of specific operations

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

LDAP bind authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

DoNot Team's New Firebird Backdoor Hits Pakistan and Afghanistan
23. Oktober 2023, The Hacker News

12 Top Open Source Databases to Consider
1. Mai 2024, TechTarget

Exploring the Firebird Database
9. August 2023, Open Source For You

Albany Firebirds single-game tickets on sale Friday
29. Februar 2024, Troy Record

Top Databases for Artificial Intelligence, IoT, Deep Learning, Machine Learning, Data Science, and Other Software Applications
23. Juli 2023, MarkTechPost

bereitgestellt von Google News

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

General Available: Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.4 is now GA | Azure updates
8. April 2024, Microsoft

Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates
22. März 2024, Microsoft

Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform
24. September 2023, DataScientest

Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk