DBMS > BigObject vs. Graph Engine vs. Microsoft SQL Server

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Graph Engine vs. Microsoft SQL Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

Relationales DBMS von Microsoft

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	0,14
Rang	#333	Overall
	#145	Relational DBMS

Punkte	0,58
Rang	#239	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	774,89
Rang	#3	Overall
	#3	Relational DBMS

Website

bigobject.io

www.graphengine.io

www.microsoft.com/en-us/sql-server

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.graphengine.io/docs/manual

learn.microsoft.com/en-US/sql/sql-server

Entwickler

BigObject, Inc.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2015

2010

1989

Aktuelle Version

SQL Server 2022, November 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

MIT License

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

.NET and C

C++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

.NET

Linux
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
F#
Visual Basic

C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

Tabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

ja, aber abhängig von der SQL-Server Edition

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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2. Mai 2017, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server is the DBMS of the Year
4. Januar 2017, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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27. Februar 2019, Data Science Central

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19. Mai 2025, Petri IT Knowledgebase

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