DBMS > BigchainDB vs. HEAVY.AI vs. Microsoft Azure SQL Database

Vergleich der Systemeigenschaften BigchainDB vs. HEAVY.AI vs. Microsoft Azure SQL Database

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

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

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	0,82
Rang	#212	Overall
	#36	Document Stores

Punkte	2,10
Rang	#126	Overall
	#61	Relational DBMS

Punkte	78,40
Rang	#15	Overall
	#10	Relational DBMS

Website

www.bigchaindb.com

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

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

Technische Dokumentation

bigchaindb.readthedocs.io/en/latest

docs.heavy.ai

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

Entwickler

HEAVY.AI, Inc.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2016

2010

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

AGPL v3

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

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++ and CUDA

C++

Server Betriebssysteme

Linux

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
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

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

yes

Benutzer 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

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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20. Januar 2022, Open Source For You

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