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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Spark SQL vs. Splice Machine vs. Stardog

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL Azure  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenStardog  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL ServerSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkEnterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMSRelational DBMSGraph DBMS
RDF Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte77,99
Rang#16  Overall
#11  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Punkte2,02
Rang#123  Overall
#11  Graph DBMS
#6  RDF Stores
Websiteazure.microsoft.com/­en-us/­products/­azure-sql/­databasespark.apache.org/­sqlsplicemachine.comwww.stardog.com
Technische Dokumentationdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­azure-sqlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsplicemachine.com/­how-it-worksdocs.stardog.com
EntwicklerFatCloudMicrosoftApache Software FoundationSplice MachineStardog-Union
Erscheinungsjahr20122010201420142010
Aktuelle VersionV123.5.0 ( 2.13), September 20233.1, March 20217.3.0, Mai 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license availablekommerziell info60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#C++ScalaJavaJava
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
macOS
Windows
Datenschemaschemafreijajajaschema-free and OWL/RDFS-schema support
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein infoImportieren/Exportieren von XML Daten möglich
Sekundärindizesjajaneinjaja infosupports real-time indexing in full-text and geospatial
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerjaSQL-like DML and DDL statementsjaYes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber ApplikationenTransact SQLneinja infoJavauser defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java
Triggersja infoÃœber Applikationenjaneinjaja infovia event handlers
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorja, immer mindestens 3 Replikas vorhandenkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-Source Replikation in HA-Cluster
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaneinYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency in HA-Cluster
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinjaja infoBeziehungen in Graphen
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardZugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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
FatDBMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL AzureSpark SQLSplice MachineStardog
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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11. Januar 2024, Oracle

Why migrate Windows Server and SQL Server to Azure: ROI, innovation, and free offers
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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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24. Januar 2024, Towards Data Science

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