DBMS > Bangdb vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#347	Overall
	#47	Document Stores
	#34	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

bangdb.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

docs.bangdb.com

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Sachin Sinha, BangDB

Microsoft

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2012

2016

2014

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD 3

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

C, C++

C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

SQL

Support of SQL

SQL like support with command line tool

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Java
Python

C#
Java
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Java Stored Procedures

Triggers

yes, Notifications (with Streaming only)

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, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

In-Memory Unterstützung

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

yes, run db with in-memory only mode

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes (enterprise version only)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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24. September 2023, DataScientest

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10. November 2023, InfoQ.com

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2. November 2016, KDnuggets

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14. Juli 2014, Datanami

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7. April 2022, Embedded Computing Design

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