DBMS > Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. MonetDB vs. OpenQM

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. MonetDB vs. OpenQM

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

QpenQM is a high-performance, self-tuning, multi-value DBMS

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Multivalue DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	0,57
Rang	#250	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	1,72
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#10	Multivalue DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.monetdb.org

www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-open-qm

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

Spotify

Microsoft

MonetDB BV

Rocket Software, originally Martin Phillips

Erscheinungsjahr

2014

2016

2004

1993

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

3.4-12

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

GPLv2, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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++

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

AIX
FreeBSD
Linux
macOS
Raspberry Pi
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

with some exceptions

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

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

.Net
Basic
C
Java
Objective C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

yes, in SQL, C, R

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding via remote tables

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-replica replication available in experimental status

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights can be defined down to the item level

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
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24. September 2023, DataScientest

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26. März 2024, eWeek

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10. November 2023, InfoQ.com

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25. Juli 2023, TechRepublic

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31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

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9. Dezember 2021, Datanami

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com
6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

Q&A: The Revival of the Column-Oriented Database
19. August 2022, TDWI

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