DBMS > Google BigQuery vs. Microsoft SQL Server vs. SAP HANA

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Microsoft SQL Server vs. SAP HANA

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service with append-only tables

Relationales DBMS von Microsoft

In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with SAP Hana, Enterprise Edition
Spatial DBMS

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

Punkte	39,63
Rang	#24	Overall
	#15	Relational DBMS

Punkte	991,07
Rang	#3	Overall
	#3	Relational DBMS

Punkte	54,11
Rang	#19	Overall
	#12	Relational DBMS

Website

cloud.google.com/bigquery

www.microsoft.com/en-us/sql-server

www.sap.com/products/hana.html

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

docs.microsoft.com/en-US/sql/sql-server

help.sap.com/hana

Entwickler

Google

Microsoft

SAP

Erscheinungsjahr

2010

1989

2010

Aktuelle Version

SQL Server 2019, November 2019

2.0 SPS05 (June 26, 2020), Juni 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

auch als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Windows

Appliance oder cloud-service

Datenschema

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java

SQLScript, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Tabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, aber abhängig von der SQL-Server Edition

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

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-Ebene, nicht für einzelne Tabellen

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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