DBMS > Microsoft Azure SQL Database vs. TigerGraph vs. Valentina Server vs. VelocityDB

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure SQL Database vs. TigerGraph vs. Valentina Server vs. VelocityDB

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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 complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

Object-relational database and reports server

A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	76,78
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	1,80
Rang	#138	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	0,21
Rang	#325	Overall
	#144	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#354	Overall
	#37	Graph DBMS
	#15	Object oriented DBMS

Website

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

www.tigergraph.com

www.valentina-db.net

velocitydb.com

Technische Dokumentation

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

docs.tigergraph.com

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

velocitydb.com/UserGuide

Entwickler

Microsoft

Paradigma Software

VelocityDB Inc

Erscheinungsjahr

2010

2017

1999

2011

Aktuelle Version

V12

5.7.5

7.x

Lizenz

Commercial or Open Source

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

gehostet

Linux

Linux
OS X
Windows

Any that supports .NET

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

SQL-like query language (GSQL)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

ODBC

.Net

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++
Java

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

.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Relationships in graphs

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Role-based access control

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Based on Windows Authentication

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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