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

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

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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

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

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,02
Rang	#367	Overall
	#37	Time Series DBMS

Website

www.datomic.com

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

openmldb.ai

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

openmldb.ai/docs/zh/main

Entwickler

Cognitect

Microsoft

4 Paradigm Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2016

2020

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

kommerziell

Open Source

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

C++

C++, Java, Scala

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Linux

Datenschema

Fixed schema

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
SQLAlchemy

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

C#
Java
PHP

C++
Go
Java
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

Transact SQL

nein

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, horizontal partitioning

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

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

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

fine grained access rights according to SQL-standard

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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