DBMS > Datomic vs. GridGain vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. GridGain vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

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Name

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	1,76
Rang	#145	Overall
	#66	Relational DBMS

Punkte	1,53
Rang	#155	Overall
	#26	Key-Value Stores
	#73	Relational DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Website

www.datomic.com

www.gridgain.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

www.gridgain.com/docs/index.html

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Cognitect

GridGain Systems, Inc.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2012

2007

2016

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

GridGain 8.5.1

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

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

Java, Clojure

Java, C++, .Net

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

Datenschema

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

SQL

Support of SQL

nein

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Transact SQL

Triggers

By using transaction functions

yes (cache interceptors and events)

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

yes (replicated cache)

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Hooks for custom implementations

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