DBMS > FeatureBase vs. Linter vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Tigris

Vergleich der Systemeigenschaften FeatureBase vs. Linter vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Tigris

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

RDBMS for high security requirements

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Document Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	0,31
Rang	#292	Overall
	#135	Relational DBMS

Punkte	0,12
Rang	#350	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,09
Rang	#363	Overall
	#49	Document Stores
	#54	Key-Value Stores
	#22	Suchmaschinen
	#38	Time Series DBMS

Website

www.featurebase.com

linter.ru

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

www.tigrisdata.com

Technische Dokumentation

docs.featurebase.com

www.tigrisdata.com/docs

Entwickler

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

relex.ru

Microsoft

Tigris Data, Inc.

Erscheinungsjahr

2017

1990

2012

2022

Aktuelle Version

2022, May 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 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 und C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

gehostet

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

SQL

Support of SQL

SQL queries

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

RESTful HTTP API

CLI Client
gRPC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Java
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

Go
Java
JavaScript (Node.js)

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

optimistic Locking

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

yes, using FoundationDB

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

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Access rights for users and roles

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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8. März 2022, Built In

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

The 10 Coolest Big Data Tools Of 2021
7. Dezember 2021, CRN

32 Data and Analytics Startups That Will Go Big, According to VCs
28. September 2021, Business Insider

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7. März 2024, Simplilearn

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, Microsoft

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Tigris Data Unveils Beta Launch of New Vector Search Tool
19. Mai 2023, Datanami

Tigris Data Launches All-in-One Developer Data Platform
27. September 2022, Datanami

FerretDB Provides Alternative to MongoDB
19. Mai 2023, Datanami

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