DBMS > BigchainDB vs. Firebolt vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Firebolt vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

BigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets

Highly scalable cloud data warehouse and analytics product

Forked from Clickhouse

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	0,76
Rang	#216	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	1,49
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	72,95
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Website

www.bigchaindb.com

www.firebolt.io

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

yaacomo.com

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

docs.firebolt.io

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

Entwickler

Firebolt Analytics Inc.

Microsoft

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2016

2020

2010

2009

Aktuelle Version

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

kommerziell

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

Python

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

.Net
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

Go
JavaScript (Node.js)
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

abhängig von Storage layer

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes,with MongoDB ord RethinkDB

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

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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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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26. August 2017, Blockchain Council

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2. März 2017, ZDNet

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