DBMS > EXASOL vs. Google BigQuery vs. Microsoft SQL Server vs. Splunk

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. Google BigQuery vs. Microsoft SQL Server vs. Splunk

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Name

Kurzbeschreibung

High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.

Large scale data warehouse service with append-only tables

Relationales DBMS von Microsoft

Plattform für die Analyse von Big Data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	2,98
Rang	#103	Overall
	#53	Relational DBMS

Punkte	48,89
Rang	#24	Overall
	#16	Relational DBMS

Punkte	942,13
Rang	#3	Overall
	#3	Relational DBMS

Punkte	98,21
Rang	#14	Overall
	#2	Suchmaschinen

Website

www.exasol.com

cloud.google.com/bigquery

www.microsoft.com/en-us/sql-server

www.splunk.com

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.microsoft.com/en-US/sql/sql-server

docs.splunk.com/Documentation/Splunk

Entwickler

Exasol

Google

Microsoft

Splunk Inc.

Erscheinungsjahr

2000

2010

1989

2003

Aktuelle Version

SQL Server 2019, November 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

Eingeschränkte Gratisversion verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

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

nein

SQL

Support of SQL

nein

Splunk Search Processing Language for search commands

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic

C#
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Tabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, aber abhängig von der SQL-Server Edition

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

nein

A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching

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

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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