DBMS > Firebird vs. InfinityDB vs. JanusGraph vs. Microsoft Azure SQL Database

Vergleich der Systemeigenschaften Firebird vs. InfinityDB vs. JanusGraph vs. Microsoft Azure SQL Database

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Name

Kurzbeschreibung

Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase

A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	20,50
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#365	Overall
	#55	Key-Value Stores

Punkte	2,02
Rang	#125	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	76,78
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Website

www.firebirdsql.org

boilerbay.com

janusgraph.org

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

Technische Dokumentation

www.firebirdsql.org/en/reference-manuals

boilerbay.com/infinitydb/manual

docs.janusgraph.org

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

Entwickler

Firebird Foundation

Boiler Bay Inc.

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Microsoft

Erscheinungsjahr

2000

Als Fork von Borlands InterBase

2002

2017

2010

Aktuelle Version

5.0.0, Jaenner 2024

4.0

0.6.3, Februar 2023

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Initial Developer's Public License

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

AIX
FreeBSD
HP-UX
Linux
OS X
serverlos

Firebird Embedded Server
Solaris
Unix
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Unix
Windows

gehostet

Datenschema

nested virtual Java Maps, multi-value, logical â€˜tuple spaceâ€™ runtime Schema upgrade

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C/C++ API
JDBC

Jaybird
ODBC
OLE DB

Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface
Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm)

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript

Node.js
Lua
Perl
PHP
Python
Ruby

Java

Clojure
Java
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PSQL

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

READ-COMMITTED or SERIALIZED

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

manual creation possible, using inversions based on multi-value capability

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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