DBMS > H2 vs. Ignite vs. Microsoft Azure SQL Database

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. Ignite vs. Microsoft Azure SQL Database

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Name

Kurzbeschreibung

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	8,22
Rang	#50	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	3,64
Rang	#89	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#48	Relational DBMS

Punkte	78,40
Rang	#15	Overall
	#10	Relational DBMS

Website

www.h2database.com

ignite.apache.org

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

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

apacheignite.readme.io/docs

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

Entwickler

Thomas Mueller

Apache Software Foundation

Microsoft

Erscheinungsjahr

2005

2015

2010

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

Apache Ignite 2.6

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

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

Java

C++, Java, .Net

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

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

SQL

Support of SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Transact SQL

Triggers

yes (cache interceptors and events)

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

yes (replicated cache)

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Security Hooks for custom implementations

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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