DBMS > Dolt vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften Dolt vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. OpenQM

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A MySQL compatible DBMS with Git-like versioning of data and schema

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

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

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	1,02
Rang	#191	Overall
	#89	Relational DBMS

Punkte	0,36
Rang	#280	Overall
	#40	Key-Value Stores
	#129	Relational DBMS

Punkte	76,78
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,34
Rang	#284	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

github.com/dolthub/dolt
www.dolthub.com

www.leanxcale.com

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

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

docs.dolthub.com

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

Entwickler

DoltHub Inc

LeanXcale

Microsoft

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2018

2015

2010

1993

Aktuelle Version

V12

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

gehostet

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

with some exceptions

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

through Apache Derby

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
HTTP REST

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C
Java
Scala

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

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes

currently in alpha release

Transact SQL

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

A database can be cloned to multiple locations and be used there in isolation. Data/schema changes can be pushed/pulled explicitly between locations.

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Only one user is configurable, and must be specified in the config file at startup

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

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