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Vergleich der Systemeigenschaften Kinetica vs. Microsoft Access vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Postgres-XL vs. Teradata Aster

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Access  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessenTeradata Aster  Xaus Vergleich ausschliessen
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungFully vectorized database across both GPUs and CPUsMicrosoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. infoDas Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet.Fully managed big data interactive analytics platformBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.Platform for big data analytics on multistructured data sources and types
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
Document Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
Document Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte101,16
Rang#11  Overall
#8  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,53
Rang#254  Overall
#117  Relational DBMS
Websitewww.kinetica.comwww.microsoft.com/­en-us/­microsoft-365/­accessazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.postgres-xl.org
Technische Dokumentationdocs.kinetica.comdeveloper.microsoft.com/­en-us/­accessdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerwww.postgres-xl.org/­documentation
EntwicklerKineticaMicrosoftMicrosoftTeradata
Erscheinungsjahr2012199220192014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB2005
Aktuelle Version7.1, August 20211902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019cloud service with continuous releases10 R1, Oktober 2018
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infoGebündelt mit Microsoft Office LizenzenkommerziellOpen Source infoMozilla public licensekommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC, C++C++C
Server BetriebssystemeLinuxWindows infoKein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's.gehostetLinux
macOS
Linux
DatenschemajajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)jaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) infodefined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja infoXML type, but no XML query functionalityja infoin Aster File Store
Sekundärindizesjajaall fields are automatically indexedjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infoaber nicht SQL Standard konformKusto Query Language (KQL), SQL subsetja infodistributed, parallel query executionja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
DAO
ODBC
OLE DB
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C#
C++
Delphi
Java (JDBC-ODBC)
VBA
Visual Basic.NET
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
C
C#
C++
Java
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenja infoab Access 2010 mit ACE-EngineYes, possible languages: KQL, Python, Rbenutzerdefinierte FunktionenR packages
Triggersja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja infoab Access 2010 mit ACE-Engineja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding infoImplicit feature of the cloud servicehorizontale PartitionierungSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationkeineja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.ja infoDimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkneinja infoSQL Map-Reduce Framework
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajaneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infoaber keine Files für Transaktions-LoggingneinACID infoMVCCACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoaber keine Files für Transaktions-Loggingjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoGPU vRAM or System RAMneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebenenein infoeinfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003Azure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer 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
KineticaMicrosoft AccessMicrosoft Azure Data ExplorerPostgres-XLTeradata Aster
DB-Engines Blog Posts

MS Access drops in DB-Engines Ranking
2. Mai 2013, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server regained rank 2 in the DB-Engines popularity ranking
3. Dezember 2012, Matthias Gelbmann

New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems
3. Oktober 2012, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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