DBMS > Firebird vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OpenMLDB

Vergleich der Systemeigenschaften Firebird vs. Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OpenMLDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

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

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	19,46
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#335	Overall
	#29	Time Series DBMS

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Website

www.firebirdsql.org

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

openmldb.ai

Technische Dokumentation

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

openmldb.ai/docs/zh/main

Entwickler

Firebird Foundation

Spotify

Microsoft

4 Paradigm Inc.

Erscheinungsjahr

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2014

2016

2020

Aktuelle Version

5.0.1, August 2024

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Initial Developer's Public License

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

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++

Java

C++

C++, Java, Scala

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

gehostet

Linux

Datenschema

schemafrei

Fixed schema

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
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
SQLAlchemy

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
Java
PHP

C++
Go
Java
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PSQL

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

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

fine grained access rights according to 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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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24. Mai 2024, Music Business Worldwide

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23. Oktober 2023, The Hacker News

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23. Februar 2024, Music Business Worldwide

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25. April 2024, Arena Insider

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8. April 2024, azure.microsoft.com

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22. März 2024, azure.microsoft.com

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26. März 2024, eWeek

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27. Mai 2024, azure.microsoft.com

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3. Juli 2024, Microsoft

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23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
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Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
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