DBMS > Blueflood vs. Kinetica vs. Microsoft Azure SQL Database

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. Kinetica vs. Microsoft Azure SQL Database

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

Fully vectorized database across both GPUs and CPUs

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

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS
Time Series DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	0,64
Rang	#236	Overall
	#109	Relational DBMS

Punkte	77,99
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Website

blueflood.io

www.kinetica.com

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

Technische Dokumentation

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

docs.kinetica.com

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

Entwickler

Rackspace

Kinetica

Microsoft

Erscheinungsjahr

2013

2012

2010

Aktuelle Version

7.1, August 2021

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C, C++

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X

Linux

gehostet

Datenschema

vordefiniertes Schema

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

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP REST

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Transact SQL

Triggers

nein

triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Source-Replica 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

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

GPU vRAM or System RAM

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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

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Weitere Ressourcen

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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

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