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Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SAP Adaptive Server vs. Ultipa

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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

Der SAP (Sybase) Adaptive Server Enterprise (ASE) ist ein RDBMS für den Einsatz in großen Unternehmen

High performance Graph DBMS supporting HTAP high availability cluster deployment

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

with Boeing's Spatial Query Server

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

Punkte	0,46
Rang	#265	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	35,09
Rang	#25	Overall
	#17	Relational DBMS

Punkte	0,19
Rang	#330	Overall
	#30	Graph DBMS

Website

github.com/spotify/heroic

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-ase.html

www.ultipa.com

Technische Dokumentation

spotify.github.io/heroic

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

help.sap.com/docs/SAP_ASE

www.ultipa.com/document

Entwickler

Spotify

Microsoft

SAP, Sybase

Ultipa

Erscheinungsjahr

2014

2016

1987

2019

Aktuelle Version

16.0

Lizenz

Commercial or Open Source

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++

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

ADO.NET
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

C
C++
Cobol
Java
Java
Perl
PHP
Python

C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Java und Transact-SQL

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

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

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

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

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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3. Juni 2020, The Hacker News

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