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DBMS > Hypertable vs. Microsoft Azure SQL Database vs. TigerGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Hypertable vs. Microsoft Azure SQL Database vs. TigerGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL Azure  Xaus Vergleich ausschliessenTigerGraph  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungEine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopRelationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL ServerA complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time
Primäres DatenbankmodellWide Column StoreRelational DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte78,40
Rang#15  Overall
#10  Relational DBMS
Punkte1,83
Rang#141  Overall
#13  Graph DBMS
Websiteazure.microsoft.com/­en-us/­products/­azure-sql/­databasewww.tigergraph.com
Technische Dokumentationdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­azure-sqldocs.tigergraph.com
EntwicklerHypertable Inc.Microsoft
Erscheinungsjahr200920102017
Aktuelle Version0.9.8.11, Maerz 2016V12
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++C++
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
gehostetLinux
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizeseingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenja
SQL infoSupport of SQLneinjaSQL-like query language (GSQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteC++ API
Thrift
ADO.NET
JDBC
ODBC
GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C++
Java
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinTransact SQLja
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenwählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebeneja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaja infoRelationships in graphs
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardRole-based access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
HypertableMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL AzureTigerGraph
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out
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