DBMS > EXASOL vs. Microsoft Azure SQL Database vs. NSDb vs. OushuDB

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. Microsoft Azure SQL Database vs. NSDb vs. OushuDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A data warehouse powered by Apache HAWQ supporting descriptive analysis and advanced machine learning

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	1,76
Rang	#139	Overall
	#62	Relational DBMS

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

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,10
Rang	#355	Overall
	#154	Relational DBMS

Website

www.exasol.com

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

nsdb.io

www.oushu.com/product/oushuDB

Technische Dokumentation

www.exasol.com/resources

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

nsdb.io/Architecture

www.oushu.com/documentation

Entwickler

Exasol

Microsoft

Oushu

Erscheinungsjahr

2000

2010

2017

Aktuelle Version

V12

4.0.1, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

gehostet

Linux
macOS

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

Full-featured ANSI SQL support

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
JDBC
ODBC
WebSocket

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Lua
Python
R

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

Java
Scala

C
C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Transact SQL

nein

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Hadoop integration

nein

Hadoop integration

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Kerberos, SSL and role based access

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

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Weitere Ressourcen

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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