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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Atos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessen	Heroic  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessen	Tigris  Xaus Vergleich ausschliessen
	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	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	A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure
Primäres Datenbankmodell	Document Store Key-Value Store	Time Series DBMS	Relational DBMS	Document Store Key-Value Store Suchmaschine Time Series DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart		Punkte 0,46 Rang #265   Overall #22   Time Series DBMS	Punkte 19,93 Rang #31   Overall #19   Relational DBMS	Punkte 0,09 Rang #363   Overall #49   Document Stores #54   Key-Value Stores #22   Suchmaschinen #38   Time Series DBMS
Website	atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository	github.com/­spotify/­heroic	azure.microsoft.com/­services/­synapse-analytics	www.tigrisdata.com
Technische Dokumentation		spotify.github.io/­heroic	docs.microsoft.com/­azure/­synapse-analytics	www.tigrisdata.com/­docs
Entwickler	Atos Convergence Creators	Spotify	Microsoft	Tigris Data, Inc.
Erscheinungsjahr	2016	2014	2016	2022
Aktuelle Version	1703
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	Open Source Apache 2.0	kommerziell	Open Source Apache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	ja	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Java	Java	C++
Server Betriebssysteme	Linux		gehostet	Linux macOS Windows
Datenschema	Schema and schema-less with LDAP views	schemafrei	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	optional	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	ja	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja	ja via Elasticsearch	ja	ja
SQL Support of SQL	nein	nein	ja	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	LDAP	HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language) HTTP API	ADO.NET JDBC ODBC	CLI Client gRPC RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen	All languages with LDAP bindings		C# Java PHP	Go Java JavaScript (Node.js)
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	Transact SQL	nein
Triggers	ja	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding cell division	Sharding	Sharding, horizontal partitioning	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	ja	ja	ja	ja
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen		nein	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	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	nein	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	nein	ACID	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	yes, using FoundationDB
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	ja	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	LDAP bind authentication		ja	Access rights for users and roles
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
	Atos Standard Common Repository	Heroic	Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse	Tigris
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten		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	Tigris Data Unveils Beta Launch of New Vector Search Tool 19. Mai 2023, Datanami Tigris Data Launches All-in-One Developer Data Platform 27. September 2022, Datanami FerretDB Provides Alternative to MongoDB 19. Mai 2023, Datanami Latest Asigra platform targets SaaS backup for MSPs 6. März 2023, TechTarget bereitgestellt von Google News

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