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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Spark SQL vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL Azure  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  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 DatenA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMSDocument Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte78,40
Rang#15  Overall
#10  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#351  Overall
#47  Document Stores
Websiteazure.microsoft.com/­en-us/­products/­azure-sql/­databasespark.apache.org/­sqlgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­azure-sqlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.xtdb.com/­docs
EntwicklerFatCloudMicrosoftApache Software FoundationJuxt Ltd.
Erscheinungsjahr2012201020142019
Aktuelle VersionV123.5.0 ( 2.13), September 20231.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoMIT License
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#C++ScalaClojure
Server BetriebssystemeWindowsgehostetLinux
OS X
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
Datenschemaschemafreijajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerjaSQL-like DML and DDL statementseingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
HTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber ApplikationenTransact SQLneinnein
Triggersja infoÃœber Applikationenjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorja, immer mindestens 3 Replikas vorhandenkeineja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajayes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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
FatDBMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL AzureSpark SQLXTDB infoformerly named Crux
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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Public Preview: Azure SQL updates for mid-November 2023 | Azure updates
15. November 2023, azure.microsoft.com

Copilot in Azure SQL Database in Private Preview
27. März 2024, InfoQ.com

Microsoft unveils Copilot for Azure SQL Database
27. März 2024, InfoWorld

Azure SQL Database takes Saturday off on US east coast following network power failure
18. September 2023, The Register

Microsoft Announces a New Azure SQL Database Free Offer in Public Preview
1. Oktober 2023, InfoQ.com

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What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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