DBMS > EsgynDB vs. InfinityDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. InfinityDB vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Postgres-XL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	EsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen	InfinityDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessen	Postgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion	A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface	A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets	Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Key-Value Store	Wide Column Store	Relational DBMS
Sekundäre Datenbankmodelle				Document Store Spatial DBMS
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,25 Rang #312   Overall #138   Relational DBMS	Punkte 0,08 Rang #365   Overall #55   Key-Value Stores	Punkte 4,04 Rang #77   Overall #6   Wide Column Stores	Punkte 0,53 Rang #254   Overall #117   Relational DBMS
Website	www.esgyn.cn	boilerbay.com	azure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tables	www.postgres-xl.org
Technische Dokumentation		boilerbay.com/­infinitydb/­manual		www.postgres-xl.org/­documentation
Entwickler	Esgyn	Boiler Bay Inc.	Microsoft
Erscheinungsjahr	2015	2002	2012	2014 seit 2012, ursprünglich genannt StormDB
Aktuelle Version		4.0		10 R1, Oktober 2018
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell	kommerziell	Open Source Mozilla public license
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	ja	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	Alle Betriebssysteme mit einer Java VM	gehostet	Linux macOS
Datenschema	ja	ja nested virtual Java Maps, multi-value, logical ‘tuple space’ runtime Schema upgrade	schemafrei	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays	ja	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein	ja XML type, but no XML query functionality
Sekundärindizes	ja	nein manual creation possible, using inversions based on multi-value capability	nein	ja
SQL Support of SQL	ja	nein	nein	ja distributed, parallel query execution
APIs und andere Zugriffskonzepte	ADO.NET JDBC ODBC	Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/­docs/­ItemSpaceDataStructures.htm)	RESTful HTTP API	ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net	Java	.Net C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby	.Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl
Server-seitige Scripts Stored Procedures	Java Stored Procedures	nein	nein	benutzerdefinierte Funktionen
Triggers	nein	nein	nein	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	keine	Sharding Implicit feature of the cloud service	horizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	Multi-source replication between multi datacenters	keine	ja implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Immediate Consistency READ-COMMITTED or SERIALIZED	Immediate Consistency	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja	nein manual creation possible, using inversions based on multi-value capability	nein	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	ACID Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads	optimistic Locking	ACID MVCC
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein	nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	nein	Access rights based on private key authentication or shared access signatures	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
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 Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.
Weitere Ressourcen
	EsgynDB	InfinityDB	Microsoft Azure Table Storage	Postgres-XL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten			Working with Azure to Use and Manage Data Lakes 7. März 2024, Simplilearn How to use Azure Table storage in .Net 14. Januar 2019, InfoWorld How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB 9. Juli 2021, hackernoon.com Quick Guide to Azure Storage Pricing 16. Mai 2023, DevOps.com Inside Azure File Storage 7. Oktober 2015, Microsoft bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk