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DBMS > Databend vs. Greenplum vs. Interbase vs. Microsoft Access vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Databend vs. Greenplum vs. Interbase vs. Microsoft Access vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabend  Xaus Vergleich ausschliessenGreenplum  Xaus Vergleich ausschliessenInterbase  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn open-source, elastic, and workload-aware cloud data warehouse designed to meet businesses' massive-scale analytics needs at low cost and with low complexityAnalytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database infoA logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.Leichtgewichtiges bewährtes RDBMS infoursprünglich von BorlandMicrosoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. infoDas Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,34
Rang#283  Overall
#130  Relational DBMS
Punkte8,08
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte4,08
Rang#75  Overall
#41  Relational DBMS
Punkte101,16
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitegithub.com/­datafuselabs/­databend
www.databend.com
greenplum.orgwww.embarcadero.com/­products/­interbasewww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­accessspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.databend.comdocs.greenplum.orgdocs.embarcadero.com/­products/­interbasedeveloper.microsoft.com/­en-us/­accessspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDatabend LabsPivotal Software Inc.EmbarcaderoMicrosoftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20212005198419922014
Aktuelle Version1.0.59, April 20237.0.0, September 2023InterBase 2020, Dezember 20191902 (16.0.11328.20222), Maerz 20193.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0kommerziellkommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office LizenzenOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheRustCC++Scala
Server Betriebssystemegehostet
Linux
macOS
LinuxAndroid
iOS
Linux
OS X
Windows
Windows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.Linux
OS X
Windows
Datenschemajajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoseit Version 4.2nein infoExportieren als XML möglichnein
Sekundärindizesneinjajajanein
SQL infoSupport of SQLjajajaja infoaber nicht SQL Standard konformSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteCLI Client
JDBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
C
Java
Perl
Python
R
.Net
C
C++
Delphi
Java
Object Pascal
PHP
Ruby
C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjaja infoInterbase procedure and trigger languageja infoab Access 2010 mit ACE-Enginenein
Triggersneinjajaja infoab Access 2010 mit ACE-Enginenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingkeinekeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineSource-Replica ReplikationInterbase Change Viewskeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjajajanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaACIDACIDACID infoaber keine Files für Transaktions-Loggingnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoMultiversion concurreny controljaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoaber keine Files für Transaktions-Loggingja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleUsers with fine-grained authorization concept, user rolesBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein infoeinfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003nein

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
DatabendGreenplumInterbaseMicrosoft AccessSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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