DBMS > EsgynDB vs. Graphite vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Graphite vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	4,83
Rang	#67	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

github.com/graphite-project/graphite-web

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Esgyn

Chris Davis

Microsoft

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2015

2006

2016

2014

Aktuelle Version

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

Python

C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
Unix

gehostet

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
Sockets

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript (Node.js)
Python

C#
Java
PHP

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Transact SQL

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

keine

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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1. April 2022, Datanami

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23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

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12. Juni 2023, InfoWorld

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8. April 2024, Microsoft

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22. März 2024, Microsoft

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24. September 2023, DataScientest

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18. Oktober 2023, AWS Blog

Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

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7. April 2022, Embedded Computing Design

Apache Software Foundation Releases its 2019 Fiscal Year Report
17. August 2019, Open Source For You

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