DBMS > Microsoft Azure Table Storage vs. NSDb vs. openGauss vs. SwayDB vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Table Storage vs. NSDb vs. openGauss vs. SwayDB vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	4,48
Rang	#75	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1,08
Rang	#183	Overall
	#84	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#341	Overall
	#150	Relational DBMS

Website

azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables

nsdb.io

gitee.com/opengauss
opengauss.org

swaydb.simer.au

www.transaction.de/en/products/transbase.html

Technische Dokumentation

nsdb.io/Architecture

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

www.transaction.de/en/products/transbase/features.html

Entwickler

Microsoft

Huawei and openGauss community

Simer Plaha

Transaction Software GmbH

Erscheinungsjahr

2012

2017

2019

2018

1987

Aktuelle Version

3.0, March 2022

Transbase 8.3, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

Development Lizenz gratis

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

Java, Scala

C, C++, Java

Scala

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

Linux

FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

ANSI SQL 2011

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

C
C++
Java

Java
Kotlin
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash)

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

optimistic Locking

nein

ACID

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Working with Azure to Use and Manage Data Lakes
7. März 2024, Simplilearn

Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage | Azure updates
5. Mai 2015, azure.microsoft.com

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

bereitgestellt von Google News

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1. Juli 2020, Huawei

The openGauss powers database industry forward through innovation
6. Januar 2022, Global Times

Engineering Students from Thammasat Win 2 'Huawei ICT' Awards to Represent Thailand in Asia-Pacific Competition.
12. Januar 2024, tu.ac.th

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12. Mai 2024, gizmochina

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10. Mai 2024, HC Newsroom

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