DBMS > etcd vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften etcd vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A distributed reliable key-value store

A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities

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

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	7,05
Rang	#53	Overall
	#5	Key-Value Stores

Punkte	0,28
Rang	#286	Overall
	#41	Key-Value Stores
	#130	Relational DBMS

Punkte	72,95
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#313	Overall
	#140	Relational DBMS

Website

etcd.io
github.com/etcd-io/etcd

www.leanxcale.com

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

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

etcd.io/docs
github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation

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

valentina-db.com/docs/dokuwiki/v5/doku.php

Entwickler

LeanXcale

Microsoft

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2015

2010

1999

Aktuelle Version

3.4, August 2019

V12

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

C++

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
Windows

experimental

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

through Apache Derby

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
JSON over HTTP

JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector

ADO.NET
JDBC
ODBC

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl

C
Java
Scala

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

.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Triggers

yes, watching key changes

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

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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