DBMS > EsgynDB vs. Google BigQuery vs. Microsoft Access vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Google BigQuery vs. Microsoft Access vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. WakandaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Large scale data warehouse service with append-only tables

Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation.

Das Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	58,10
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	101,16
Rang	#11	Overall
	#8	Relational DBMS

Punkte	27,71
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#16	Object oriented DBMS

Website

www.esgyn.cn

cloud.google.com/bigquery

www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

developer.microsoft.com/en-us/access

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Esgyn

Google

Microsoft

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2015

2010

1992

2014

2012

Aktuelle Version

1902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Gebündelt mit Microsoft Office Lizenzen

kommerziell

Open Source

AGPLv3, 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++, Java

C++

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Windows

Kein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

All properties auto-indexed by default

SQL

Support of SQL

aber nicht SQL Standard konform

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

ab Access 2010 mit ACE-Engine

JavaScript

Triggers

nein

ab Access 2010 mit ACE-Engine

JavaScript

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Implizit im Cloud Service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

Implizit im Cloud Service

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

aber keine Files für Transaktions-Logging

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

aber keine Files für Transaktions-Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

nein

einfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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