DBMS > Microsoft Azure SQL Database vs. SQream DB vs. Tkrzw vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure SQL Database vs. SQream DB vs. Tkrzw vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads

A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet

Object-relational database and reports server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	77,99
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	0,70
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#60	Key-Value Stores

Punkte	0,17
Rang	#327	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

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

sqream.com

dbmx.net/tkrzw

www.valentina-db.net

Technische Dokumentation

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

docs.sqream.com

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

Entwickler

Microsoft

SQream Technologies

Mikio Hirabayashi

Paradigma Software

Erscheinungsjahr

2010

2017

2020

1999

Aktuelle Version

V12

2022.1.6, Dezember 2022

0.9.3, August 2020

5.7.5

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

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Implementierungssprache

C++

C++, CUDA, Haskell, Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
macOS

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

ja, ANSI Standard SQL Types

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

.Net
JDBC
ODBC

ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

user defined functions in Python

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontal and vertical partitioning

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

keine

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

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

using specific database classes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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