DBMS > Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OpenMLDB vs. Spark SQL vs. Transwarp Hippo

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Synapse Analytics vs. OpenMLDB vs. Spark SQL vs. Transwarp Hippo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Cloud-native distributed Vector DBMS that supports storage, retrieval, and management of massive vector-based datasets

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#359	Overall
	#36	Time Series DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,05
Rang	#386	Overall
	#16	Vektor DBMS

Website

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

openmldb.ai

spark.apache.org/sql

www.transwarp.cn/en/subproduct/hippo

Technische Dokumentation

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

openmldb.ai/docs/zh/main

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Microsoft

4 Paradigm Inc.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2016

2020

2014

2023

Aktuelle Version

2024-2 February 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.0, Mai 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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++

C++, Java, Scala

Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS

Datenschema

Fixed schema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Vector, Numeric and String

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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
SQLAlchemy

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

C++
Go
Java
Python
Scala

Java
Python
R
Scala

C++
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

horizontal partitioning

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

Role based access control and fine grained access rights

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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