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DBMS > BigchainDB vs. Datomic vs. Microsoft Access vs. Spark SQL vs. Teradata Aster

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Datomic vs. Microsoft Access vs. Spark SQL vs. Teradata Aster

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTeradata Aster  Xaus Vergleich ausschliessen
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsDBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der DatenMicrosoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. infoDas Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenPlatform for big data analytics on multistructured data sources and types
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,85
Rang#208  Overall
#35  Document Stores
Punkte1,66
Rang#144  Overall
#66  Relational DBMS
Punkte101,16
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.bigchaindb.comwww.datomic.comwww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­accessspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestdocs.datomic.comdeveloper.microsoft.com/­en-us/­accessspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerCognitectMicrosoftApache Software FoundationTeradata
Erscheinungsjahr20162012199220142005
Aktuelle Version1.0.7075, Dezember 20231902 (16.0.11328.20222), Maerz 20193.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoAGPL v3kommerziell infoLimitierte Edition gratiskommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office LizenzenOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonJava, ClojureC++Scala
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMWindows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.Linux
OS X
Windows
Linux
DatenschemaschemafreijajajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) infodefined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinja infoin Aster File Store
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLneinneinja infoaber nicht SQL Standard konformSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
RESTful HTTP API
RESTful HTTP APIADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
Clojure
Java
C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
Java
Python
R
Scala
C
C#
C++
Java
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoTransaction Functionsja infoab Access 2010 mit ACE-EngineneinR packages
TriggersBy using transaction functionsja infoab Access 2010 mit ACE-Engineneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeine infoBut extensive use of caching in the application peerskeineyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine infoBut extensive use of caching in the application peerskeinekeineja infoDimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja infoSQL Map-Reduce Framework
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoaber keine Files für Transaktions-LoggingneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes,with MongoDB ord RethinkDBja infousing external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)ja infoaber keine Files für Transaktions-Loggingjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja inforecommended only for testing and developmentneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyesneinnein infoeinfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003neinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
BigchainDBDatomicMicrosoft AccessSpark SQLTeradata Aster
DB-Engines Blog Posts

MS Access drops in DB-Engines Ranking
2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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