DBMS > Coveo vs. EsgynDB vs. LokiJS vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften Coveo vs. EsgynDB vs. LokiJS vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

AI-powered hosted search, recommendation and personalization platform providing tools for both low-code and full-code development

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

In-memory JavaScript DBMS

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

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

Primäres Datenbankmodell

Suchmaschine

Relational DBMS

Document Store

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	2,11
Rang	#118	Overall
	#11	Suchmaschinen

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#260	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	27,71
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

www.coveo.com

www.esgyn.cn

github.com/techfort/LokiJS

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

docs.coveo.com

techfort.github.io/LokiJS

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Coveo

Esgyn

Microsoft

Erscheinungsjahr

2012

2015

2014

2016

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

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

C++, Java

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

gehostet

Datenschema

hybrid - fields need to be configured prior to indexing, but relationships can be exploited at query time without pre-configuration

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

JSON types

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

über Views

All properties auto-indexed by default

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JavaScript API

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
JavaScript
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

View Functions in JavaScript

JavaScript

Transact SQL

Triggers

nein

JavaScript

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Implizit im Cloud Service

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Implizit im Cloud Service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session 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

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

granular access controls, API key management, content filters

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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