DBMS > EJDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Transwarp Hippo

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	EJDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Heroic  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessen	Transwarp Hippo  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)	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	Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets
Primäres Datenbankmodell	Document Store	Time Series DBMS	Relational DBMS	Vektor DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,31 Rang #296   Overall #44   Document Stores	Punkte 0,46 Rang #265   Overall #22   Time Series DBMS	Punkte 19,93 Rang #31   Overall #19   Relational DBMS	Punkte 0,05 Rang #386   Overall #16   Vektor DBMS
Website	github.com/­Softmotions/­ejdb	github.com/­spotify/­heroic	azure.microsoft.com/­services/­synapse-analytics	www.transwarp.cn/­en/­subproduct/­hippo
Technische Dokumentation	github.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.md	spotify.github.io/­heroic	docs.microsoft.com/­azure/­synapse-analytics
Entwickler	Softmotions	Spotify	Microsoft
Erscheinungsjahr	2012	2014	2016	2023
Aktuelle Version				1.0, Mai 2023
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source GPLv2	Open Source Apache 2.0	kommerziell	kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	ja	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C	Java	C++	C++
Server Betriebssysteme	serverlos		gehostet	Linux macOS
Datenschema	schemafrei	schemafrei	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja string, integer, double, bool, date, object_id	ja	ja	Vector, Numeric and String
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT		nein	nein	nein
Sekundärindizes	nein	ja via Elasticsearch	ja	nein
SQL Support of SQL	nein	nein	ja	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	In-process Library	HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language) HTTP API	ADO.NET JDBC ODBC	RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen	Actionscript C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Lua Objective-C Pike Python Ruby		C# Java PHP	C++ Java Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	Transact SQL	nein
Triggers	nein	nein	nein	nein
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	keine	Sharding	Sharding, horizontal partitioning	Sharding
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	keine	ja	ja
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	nein	no
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System		Eventual Consistency Immediate Consistency	Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins	nein	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	nein	nein	ACID	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja Read/Write Locking	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		nein		ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	nein		ja	Role based access control and fine grained access rights
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
	EJDB	Heroic	Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse	Transwarp Hippo
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten		Review: Google Bigtable scales with ease 7. September 2016, InfoWorld bereitgestellt von Google News	General Available: Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.4 is now GA | Azure updates 8. April 2024, Microsoft 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 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 bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk