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Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Hawkular Metrics vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

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Name	Bangdb  Xaus Vergleich ausschliessen	Hawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen	IBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph	Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.	Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases	Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server
Primäres Datenbankmodell	Document Store Graph DBMS Time Series DBMS	Time Series DBMS	Event Store Time Series DBMS	Relational DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle	Spatial DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,16 Rang #338   Overall #47   Document Stores #32   Graph DBMS #31   Time Series DBMS	Punkte 0,08 Rang #366   Overall #39   Time Series DBMS	Punkte 0,27 Rang #309   Overall #2   Event Stores #28   Time Series DBMS	Punkte 19,93 Rang #31   Overall #19   Relational DBMS
Website	bangdb.com	www.hawkular.org	www.ibm.com/­products/­db2-event-store	azure.microsoft.com/­services/­synapse-analytics
Technische Dokumentation	docs.bangdb.com	www.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide	www.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store	docs.microsoft.com/­azure/­synapse-analytics
Entwickler	Sachin Sinha, BangDB	Community supported by Red Hat	IBM	Microsoft
Erscheinungsjahr	2012	2014	2017	2016
Aktuelle Version	BangDB 2.0, October 2021		2.0
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source BSD 3	Open Source Apache 2.0	kommerziell free developer edition available	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	nein	ja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C, C++	Java	C und C++	C++
Server Betriebssysteme	Linux	Linux OS X Windows	Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition	gehostet
Datenschema	schemafrei	schemafrei	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events	ja	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein	nein
Sekundärindizes	ja secondary, composite, nested, reverse, geospatial	nein	nein	ja
SQL Support of SQL	SQL like support with command line tool	nein	ja through the embedded Spark runtime	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	Propriätäres Protokoll RESTful HTTP API	HTTP REST	ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API	ADO.NET JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	C C# C++ Java Python	Go Java Python Ruby	C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic	C# Java PHP
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	ja	Transact SQL
Triggers	yes, Notifications (with Streaming only)	ja via Hawkular Alerting	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm	Sharding basierend auf Cassandra	Sharding	Sharding, horizontal partitioning
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	Active-active shard replication	ja
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Tunable consistency, set CAP knob accordingly	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra	Eventual Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	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	ACID	nein	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	yes, optimistic concurrency control	ja	No - written data is immutable	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	yes, implements WAL (Write ahead log) as well	ja	Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	yes, run db with in-memory only mode	nein	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	yes (enterprise version only)	nein	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	ja
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
	Bangdb	Hawkular Metrics	IBM Db2 Event Store	Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse
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