DBMS > atoti vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OpenMLDB vs. SiriDB

Vergleich der Systemeigenschaften atoti vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OpenMLDB vs. SiriDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An in-memory DBMS combining transactional and analytical processing to handle the aggregation of ever-changing data.

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

An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference

Open Source Time Series DBMS

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	0,45
Rang	#253	Overall
	#13	Object oriented DBMS

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

atoti.io

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

openmldb.ai

siridb.com

Technische Dokumentation

docs.atoti.io

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

openmldb.ai/docs/zh/main

docs.siridb.com

Entwickler

ActiveViam

Microsoft

4 Paradigm Inc.

Cesbit

Erscheinungsjahr

2016

2020

2017

Aktuelle Version

2024-2 February 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free versions available

kommerziell

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++

C++, Java, Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Datenschema

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data

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

Multidimensional Expressions (MDX)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
SQLAlchemy

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

C++
Go
Java
Python
Scala

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Python

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

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

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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