DBMS > EJDB vs. FatDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. OpenMLDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. FatDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. OpenMLDB vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

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

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Document Store
Key-Value Store

Wide Column Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,27
Rang	#297	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	4,48
Rang	#75	Overall
	#6	Wide Column Stores

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

Website

github.com/Softmotions/ejdb

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

openmldb.ai

yaacomo.com

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

openmldb.ai/docs/zh/main

Entwickler

Softmotions

FatCloud

Microsoft

4 Paradigm Inc.

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2020

2009

Aktuelle Version

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

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

C++, Java, Scala

Server Betriebssysteme

serverlos

Windows

gehostet

Linux

Android
Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

In-process Library

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

RESTful HTTP API

JDBC
SQLAlchemy

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

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

C++
Go
Java
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Ãœber Applikationen

nein

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

optimistic Locking

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

fine grained access rights according to SQL-standard

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

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, azure.microsoft.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
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Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
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