DBMS > IBM Db2 vs. Microsoft Azure SQL Database vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 vs. Microsoft Azure SQL Database vs. ReductStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

Designed to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	128,46
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

Punkte	77,99
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

www.ibm.com/products/db2

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

github.com/reductstore
www.reduct.store

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

www.reduct.store/docs

Entwickler

IBM

Microsoft

ReductStore LLC

Erscheinungsjahr

1983

Version für Großrechner

2010

2023

Aktuelle Version

12.1, Oktober 2016

V12

1.9, März 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

kommerziell

Open Source

Business Source License 1.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

C++

C++, Rust

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

gehostet

Docker
Linux
macOS
Windows

Datenschema

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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