DBMS > Databricks vs. Microsoft Azure SQL Database vs. OpenEdge

Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. Microsoft Azure SQL Database vs. OpenEdge

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.

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

Anwendungsentwicklungsumgebung mit integrierter Datenbank

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	96,01
Rang	#13	Overall
	#2	Document Stores
	#9	Relational DBMS

Punkte	73,91
Rang	#17	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	3,48
Rang	#74	Overall
	#39	Relational DBMS

Website

www.databricks.com

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

www.progress.com/openedge

Technische Dokumentation

docs.databricks.com

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

documentation.progress.com/output/ua/OpenEdge_latest

Entwickler

Databricks

Microsoft

Progress Software Corporation

Erscheinungsjahr

2013

2010

1984

Aktuelle Version

V12

OpenEdge 12.2, Maerz 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

close to SQL 92

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Python
R
Scala

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

Progress proprietary ABL (Advanced Business Language)

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transact SQL

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

since Version 11.4

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer und Gruppen

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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