DBMS > GBase vs. IBM Cloudant vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften GBase vs. IBM Cloudant vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.

Auf Apache CouchDB basierendes Database as a Service Angebot

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	1,05
Rang	#186	Overall
	#86	Relational DBMS

Punkte	2,75
Rang	#104	Overall
	#19	Document Stores

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	1244,08
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

www.gbase.cn

www.ibm.com/products/cloudant

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.oracle.com/database

splicemachine.com

Technische Dokumentation

cloud.ibm.com/docs/Cloudant

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.oracle.com/en/database

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

General Data Technology Co., Ltd.

IBM, Apache Software Foundation

IBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauft

Microsoft

Oracle

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2004

2010

2016

1980

2014

Aktuelle Version

GBase 8a, GBase 8s, GBase 8c

23c, September 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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, Java, Python

Erlang

C++

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Schemaless in JSON and XML columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

Standard with numerous extensions

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
C API
JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Ruby

C#
Java
PHP

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

user defined functions

View Functions (Map-Reduce) in JavaScript

Transact SQL

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic locking

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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