DBMS > Greenplum vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database

A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	8,37
Rang	#48	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	77,99
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,49
Rang	#256	Overall
	#117	Relational DBMS

Website

greenplum.org

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

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

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

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Pivotal Software Inc.

Microsoft

Erscheinungsjahr

2005

2010

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

V12

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
macOS

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

seit Version 4.2

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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