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DBMS > Microsoft Azure SQL Database vs. Riak KV vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure SQL Database vs. Riak KV vs. Sphinx vs. Splice Machine

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameMicrosoft Azure SQL Database infofrüher SQL Azure  Xaus Vergleich ausschliessenRiak KV  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungRelationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL ServerVerteilter, fehlertoleranter Key-Value StoreOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store infomit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von SekundärindizesSuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte77,99
Rang#16  Overall
#11  Relational DBMS
Punkte4,10
Rang#82  Overall
#9  Key-Value Stores
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteazure.microsoft.com/­en-us/­products/­azure-sql/­databasesphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­azure-sqlwww.tiot.jp/­riak-docs/­riak/­kv/­latestsphinxsearch.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerMicrosoftOpenSource, formerly Basho TechnologiesSphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr2010200920012014
Aktuelle VersionV123.2.0, Dezember 20223.5.1, Februar 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2, kommerzielle Enterprise EditionOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ErlangC++Java
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjaeingeschränktja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like query language (SphinxQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
HTTP API
Native Erlang Interface
Proprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C infoinoffizielle Client Library
C#
C++ infoinoffizielle Client Library
Clojure infoinoffizielle Client Library
Dart infoinoffizielle Client Library
Erlang
Go infoinoffizielle Client Library
Groovy infoinoffizielle Client Library
Haskell infoinoffizielle Client Library
Java
JavaScript infoinoffizielle Client Library
Lisp infoinoffizielle Client Library
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala infoinoffizielle Client Library
Smalltalk infoinoffizielle Client Library
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresTransact SQLErlangneinja infoJava
Triggersjaja infoPre-Commit Hooks und Post-Commit Hooksneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infokein "single point of failure"Sharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, immer mindestens 3 Replikas vorhandenfrei wählbarer ReplikationsfaktorkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjanein infoes können Links zwischen Datensätzen gespeichert werdenneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja 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 haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardyes, using Riak SecurityneinAccess rights for users, groups and roles according to 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
Microsoft Azure SQL Database infofrüher SQL AzureRiak KVSphinxSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
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
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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