DBMS > BigObject vs. Microsoft Azure Search vs. Quasardb

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Microsoft Azure Search vs. Quasardb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Search-as-a-service for web and mobile app development

Distributed, high-performance timeseries database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Suchmaschine

Time Series DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#345	Overall
	#153	Relational DBMS

Punkte	6,17
Rang	#67	Overall
	#7	Suchmaschinen

Punkte	0,18
Rang	#357	Overall
	#32	Time Series DBMS

Website

bigobject.io

azure.microsoft.com/en-us/services/search

quasar.ai

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

doc.quasar.ai/master

Entwickler

BigObject, Inc.

Microsoft

quasardb

Erscheinungsjahr

2015

2009

Aktuelle Version

3.13.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Free community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licenses

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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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)

gehostet

BSD
Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

integer and binary

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

mittels Tags

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C#

.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

consistent hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Implicit feature of the cloud service

Source-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

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

mittels LevelDB

In-Memory Unterstützung

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

nein

Transient mode

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

using Azure authentication

Cryptographically strong user authentication and audit trail

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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Weitere Ressourcen

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