DBMS > EsgynDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Snowflake

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Snowflake

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

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

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	123,20
Rang	#9	Overall
	#6	Relational DBMS

Website

www.esgyn.cn

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.snowflake.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.snowflake.net/manuals/index.html

Entwickler

Esgyn

Spotify

Microsoft

Snowflake Computing Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2014

2016

2014

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 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

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Datenschema

schemafrei

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

CLI Client
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C#
Java
PHP

JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

nein

Transact SQL

user defined functions

Triggers

nein

similar concept for controling cloud resources

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

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

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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3. Januar 2022, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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