DBMS > BigObject vs. LMDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. LMDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SpatiaLite

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A high performant, light-weight, embedded key-value database library

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

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Key-Value Store

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#329	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	1,94
Rang	#120	Overall
	#20	Key-Value Stores

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	1,56
Rang	#142	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

bigobject.io

www.symas.com/symas-embedded-database-lmdb

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

www.lmdb.tech/doc

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

BigObject, Inc.

Symas

Microsoft

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

2015

2011

2016

2008

Aktuelle Version

0.9.32, Jaenner 2024

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

kommerziell

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

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++

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Unix
Windows

gehostet

serverlos

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding, horizontal partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

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

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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

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