DBMS > Greenplum vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Greenplum vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle 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.

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	7,71
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

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

Punkte	1286,59
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Website

greenplum.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.oracle.com/database

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

docs.greenplum.org

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.oracle.com/en/database

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Pivotal Software Inc.

Microsoft

Oracle

Erscheinungsjahr

2005

2016

1980

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

7.0.0, September 2023

23c, September 2023

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

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++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

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

Linux
macOS

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

mit proprietären Erweiterungen

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

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

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

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

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

mit parameterisierbarem isolation level

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

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

Devart ODBC driver for Oracle accesses Oracle databases from ODBC-compliant reporting, analytics, BI, and ETL tools on both 32 and 64-bit Windows, macOS, and Linux.
» mehr

Navicat for Oracle improves the efficiency and productivity of Oracle developers and administrators with a streamlined working environment.
» mehr

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Architecting eCommerce Platforms for Zero Downtime on Black Friday and Beyond
25. November 2016, Tony Branson (guest author)

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