DBMS > Microsoft Azure Synapse Analytics vs. ObjectBox vs. Trafodion vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Synapse Analytics vs. ObjectBox vs. Trafodion vs. WakandaDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Extremely fast embedded database for small devices, IoT and Mobile

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	1,20
Rang	#170	Overall
	#5	Object oriented DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

objectbox.io

trafodion.apache.org

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.objectbox.io

trafodion.apache.org/documentation.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Microsoft

ObjectBox Limited

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2016

2017

2014

2012

Aktuelle Version

2.3.0, Februar 2019

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache License 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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 und C++

C++, Java

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

Android
iOS
Linux
macOS
Windows

Linux

Linux
OS X
Windows

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

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Proprietäres native API

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

C
C++
Dart
Go
Java
JavaScript

planned (as of Jan 2019)
Kotlin
Python

planned (as of Jan 2019)
Swift

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

nein

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

online/offline synchronization between client and server

ja, durch HBase

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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2. November 2016, KDnuggets

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14. Juli 2014, Datanami

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