DBMS > HyperSQL vs. InterSystems IRIS vs. Microsoft SQL Server

Vergleich der Systemeigenschaften HyperSQL vs. InterSystems IRIS vs. Microsoft SQL Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In Java gesschriebenes multithreaded und transaktionales RDBMS

Auch bekannt unter HSQLDB

A containerised multi-model DBMS, interoperability and analytics data platform with wide capabilities for vertical and horizontal scalability

Relationales DBMS von Microsoft

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	5,32
Rang	#80	Overall
	#42	Relational DBMS

Punkte	3,52
Rang	#106	Overall
	#20	Document Stores
	#20	Key-Value Stores
	#1	Object oriented DBMS
	#52	Relational DBMS

Punkte	930,06
Rang	#3	Overall
	#3	Relational DBMS

Website

hsqldb.org

www.intersystems.com/products/intersystems-iris

www.microsoft.com/en-us/sql-server

Technische Dokumentation

hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html

docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/DocBook.UI.Page.cls

docs.microsoft.com/en-US/sql/sql-server

Entwickler

InterSystems

Microsoft

Erscheinungsjahr

2001

2018

1989

Aktuelle Version

2.7.1, Oktober 2022

2021.1, Juni 2021

SQL Server 2022, November 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Basiert auf BSD-Lizenz

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

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++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes

AIX
Linux
macOS
Windows

Linux
Windows

Datenschema

depending on used data model

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

JDBC via HTTP
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC
Java

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

C#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java, SQL

Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Tabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Source-Replica Replikation

ja, aber abhängig von der SQL-Server Edition

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes

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. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server is the DBMS of the Year
4. Januar 2017, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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