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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	1,70
Rang	#138	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	81,61
Rang	#17	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	20,66
Rang	#36	Overall
	#22	Relational DBMS

Website

www.datomic.com

hive.apache.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Cognitect

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Microsoft

Erscheinungsjahr

2012

2016

Aktuelle Version

1.0.6362, Jaenner 2022

3.1.2, August 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache Version 2

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++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

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

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

C++
Java
PHP
Python

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Transact SQL

Triggers

By using transaction functions

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

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual 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

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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

SQLFlow: Provides a visual representation of the overall flow of data. Automated SQL data lineage analysis across Databases, ETL, Business Intelligence, Cloud and Hadoop environments by parsing SQL Script and stored procedure.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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Associate Data Lake Consultant
Amazon Web Services, Inc., New York, NY

Azure Administrator / Data Engineer
Agama Solutions, Las Vegas, NV

Product Marketing Manager, Azure Synapse Analytics
Microsoft, Redmond, WA

Support Engineer - Azure Synapse
Microsoft, Issaquah, WA

Azure Developer – Work from Home
Capgemini Government Solutions, Remote

Data Engineer - Azure
Sun Communities, Inc., Southfield, MI

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