DBMS > BigchainDB vs. Heroic vs. Infobright vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. Heroic vs. Infobright vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,79
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	0,96
Rang	#194	Overall
	#91	Relational DBMS

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

www.bigchaindb.com

github.com/spotify/heroic

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Spotify

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2016

2014

2005

2016

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Windows

gehostet

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

via Elasticsearch

nein

Knowledge Grid Technology used instead

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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