DBMS > DolphinDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

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

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

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

Website

www.dolphindb.com

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

DolphinDB, Inc

Spotify

Microsoft

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2018

2014

2016

2014

Aktuelle Version

v2.00.4, January 2022

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free community version available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Java

C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux
Windows

gehostet

Linux

Datenschema

schemafrei

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

C#
Java
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate 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

nein

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

Administrators, Users, Groups

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates
22. März 2024, Microsoft

Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform
24. September 2023, DataScientest

Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities
10. November 2023, InfoQ.com

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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