DBMS > IBM Db2 warehouse vs. JanusGraph vs. Microsoft Access vs. Oracle vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 warehouse vs. JanusGraph vs. Microsoft Access vs. Oracle vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data warehousing service aus der Cloud

A Graph DBMS optimized for distributed clusters

It was forked from the latest code base of Titan in January 2017

Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation.

Das Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

Punkte	1,30
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	1,94
Rang	#129	Overall
	#12	Graph DBMS

Punkte	104,92
Rang	#11	Overall
	#8	Relational DBMS

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

www.ibm.com/products/db2/warehouse

janusgraph.org

www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access

www.oracle.com/database

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

docs.janusgraph.org

developer.microsoft.com/en-us/access

docs.oracle.com/en/database

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

IBM

Linux Foundation; originally developed as Titan by Aurelius

Microsoft

Oracle

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2014

2017

1992

1980

2001

Aktuelle Version

0.6.3, Februar 2023

1902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019

23c, September 2023

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Gebündelt mit Microsoft Office Lizenzen

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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++

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Windows

Kein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Schemaless in JSON and XML columns

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

nein

aber nicht SQL Standard konform

mit proprietären Erweiterungen

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster

ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

Clojure
Java
Python

C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PL/SQL, SQL PL

ab Access 2010 mit ACE-Engine

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

nein

Triggers

ab Access 2010 mit ACE-Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

depending on the used storage backend (e.g. Cassandra, HBase, BerkeleyDB)

keine

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via Faunus, a graph analytics engine

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

aber keine Files für Transaktions-Logging

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Unterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast

aber keine Files für Transaktions-Logging

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

nein

einfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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.

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