DBMS > HBase vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. MySQL vs. Oracle vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften HBase vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. MySQL vs. Oracle vs. Teradata

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

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
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

hbase.apache.org

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.mysql.com

www.oracle.com/database

www.teradata.com

Technische Dokumentation

hbase.apache.org/book.html

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

dev.mysql.com/doc

docs.oracle.com/en/database

docs.teradata.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Microsoft

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

Oracle

Teradata

Erscheinungsjahr

2008

2016

1995

1980

1984

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

8.4.0, April 2024

23c, September 2023

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

C und C++

Server Betriebssysteme

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

gehostet

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

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

gehostet
Linux

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Schemaless in JSON and XML columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

mit proprietären Erweiterungen

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C#
Java
PHP

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

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++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Coprocessors in Java

Transact SQL

proprietäre Syntax

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Hashing

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Single row ACID (across millions of columns)

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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