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DBMS > Microsoft Azure Cosmos DB vs. MySQL vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. TerarkDB

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Cosmos DB vs. MySQL vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. TerarkDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenMySQL  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenTerarkDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGlobally distributed, horizontally scalable, multi-model database serviceWeit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMSSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenA key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMS infoKey/Value Zugriff über memcached APIRelational DBMSSuchmaschineKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMSDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte29,04
Rang#27  Overall
#4  Document Stores
#2  Graph DBMS
#3  Key-Value Stores
#3  Wide Column Stores
Punkte1083,74
Rang#2  Overall
#2  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#60  Key-Value Stores
Websiteazure.microsoft.com/­services/­cosmos-dbwww.mysql.comspark.apache.org/­sqlsphinxsearch.comgithub.com/­bytedance/­terarkdb
Technische Dokumentationlearn.microsoft.com/­azure/­cosmos-dbdev.mysql.com/­docspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docsbytedance.larkoffice.com/­docs/­doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc
EntwicklerMicrosoftOracle infoseit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach SunApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.ByteDance, originally Terark
Erscheinungsjahr20141995201420012016
Aktuelle Version8.4.0, April 20243.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoGPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.Open Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichkommerziell inforestricted open source version available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

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ImplementierungsspracheC und C++ScalaC++C++
Server BetriebssystemegehostetFreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja infoJSON typesjajaneinnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesja infoAll properties auto-indexed by defaultjaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernnein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageja infomit proprietären ErweiterungenSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)nein
APIs und andere ZugriffskonzepteDocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API
ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API
JDBC
ODBC
Proprietäres ProtokollC++ API
Java API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Java
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C++
Java
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJavaScriptja infoproprietäre Syntaxneinneinnein
TriggersJavaScriptjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoImplizit im Cloud Servicehorizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabricyes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.keine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoImplizit im Cloud ServiceMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keinekeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenwith Hadoop integration infoIntegration with Hadoop/HDInsight on Azure*neinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemBounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency infoConsistency level configurable on request level
Session Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infonicht für MyISAM Storage Engineneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenMulti-item ACID transactions with snapshot isolation within a partitionACID infonicht für MyISAM Storage Engineneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Enginejajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte bis auf item level einstellbarBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollenneinneinnein

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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The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

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