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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Bangdb  Xaus Vergleich ausschliessen	IBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen	JSqlDb  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessen
			JSqlDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.
Kurzbeschreibung	Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph	Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases	JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives	Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server
Primäres Datenbankmodell	Document Store Graph DBMS Time Series DBMS	Event Store Time Series DBMS	Document Store Object oriented 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 0,27 Rang #309   Overall #2   Event Stores #28   Time Series DBMS		Punkte 19,93 Rang #31   Overall #19   Relational DBMS
Website	bangdb.com	www.ibm.com/­products/­db2-event-store	jsqldb.org (offline)	azure.microsoft.com/­services/­synapse-analytics
Technische Dokumentation	docs.bangdb.com	www.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store		docs.microsoft.com/­azure/­synapse-analytics
Entwickler	Sachin Sinha, BangDB	IBM	Konrad von Backstrom	Microsoft
Erscheinungsjahr	2012	2017	2018	2016
Aktuelle Version	BangDB 2.0, October 2021	2.0	0.8, Dezember 2018
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source BSD 3	kommerziell free developer edition available	Open Source	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++	C und C++		C++
Server Betriebssysteme	Linux	Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition	Linux macOS Windows	gehostet
Datenschema	schemafrei	ja	schemafrei	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events	ja	nein	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	ja through the embedded Spark runtime	nein	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	Propriätäres Protokoll RESTful HTTP API	ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API		ADO.NET JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	C C# C++ Java Python	C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic	JavaScript	C# Java PHP
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	ja	functions in JavaScript	Transact SQL
Triggers	yes, Notifications (with Streaming only)	nein	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	keine	Sharding, horizontal partitioning
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)	Active-active shard replication	keine	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		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		ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	yes, optimistic concurrency control	No - written data is immutable		ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	yes, implements WAL (Write ahead log) as well	Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage	ja using RocksDB	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	yes, run db with in-memory only mode	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	yes (enterprise version only)	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard		ja
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Weitere Ressourcen
	Bangdb	IBM Db2 Event Store	JSqlDb	Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten		Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning 25. Juli 2019, IBM How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' 3. Juni 2019, Datanami Best cloud databases of 2022 4. Oktober 2022, ITPro Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM 19. September 2019, Express Computer 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

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