DBMS > Microsoft Azure SQL Database vs. openGauss vs. Percona Server for MySQL

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure SQL Database vs. openGauss vs. Percona Server for MySQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

Verbesserte, binärkompatible Alternative zu MySQL mit Performanceverbesserungen und erweiterten Diagnose- und Managementfeatures basierend auf XtraDB oder TokuDB Storage Engines.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	76,75
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	1,04
Rang	#179	Overall
	#82	Relational DBMS

Punkte	2,04
Rang	#118	Overall
	#57	Relational DBMS

Website

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

gitee.com/opengauss
opengauss.org

www.percona.com/software/mysql-database/percona-server

Technische Dokumentation

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

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

www.percona.com/downloads/Percona-Server-LATEST

Entwickler

Microsoft

Huawei and openGauss community

Percona

Erscheinungsjahr

2010

2019

2008

Aktuelle Version

V12

3.0, March 2022

8.0.36-28, 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2

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++

C, C++, Java

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

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

nein

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

ANSI SQL 2011

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C++
Java

Ada
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

Triggers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal partitioning (by range, list and hash)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
XtraDB Cluster

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

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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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

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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