DBMS > BigObject vs. Microsoft Azure Table Storage vs. StarRocks

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Microsoft Azure Table Storage vs. StarRocks

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Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

An open source, high-performance columnar analytical database that enables real-time, multi-dimensional, and highly concurrent data analytics

Forked from Apache Doris

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Wide Column Store

Relational DBMS

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	4,48
Rang	#75	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	1,04
Rang	#189	Overall
	#88	Relational DBMS

Website

bigobject.io

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

www.starrocks.io

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.starrocks.io/en-us/latest/introduction/StarRocks_intro

Entwickler

BigObject, Inc.

Microsoft

The Linux Foundation

since Feb 2023

Erscheinungsjahr

2015

2012

2020

Aktuelle Version

2.5.3, March 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Apache Version 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++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

gehostet

Linux

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

RESTful HTTP API

JDBC
MySQL protocol

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

nein

user defined functions

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontal partitioning (by range and hash)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

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

optimistic Locking

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Role based access control and fine grained access rights

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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14. Januar 2019, InfoWorld

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14. April 2017, Experts Exchange

Testing Precompiled Azure Functions Locally with Storage Emulator
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