DBMS > Microsoft Azure Table Storage vs. PostgreSQL vs. Riak TS vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Table Storage vs. PostgreSQL vs. Riak TS vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

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

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

Punkte	4,04
Rang	#77	Overall
	#6	Wide Column Stores

Punkte	636,25
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	0,28
Rang	#307	Overall
	#27	Time Series DBMS

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

Website

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

www.postgresql.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

www.postgresql.org/docs

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

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

Entwickler

Microsoft

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Open Source, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2015

2014

Aktuelle Version

16.3, Mai 2024

3.0.0, September 2022

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Erlang

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

nein

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

yes, limited

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

HTTP API
Native Erlang Interface

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Erlang

nein

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Sharding

yes, utilizing Spark Core

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

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

optimistic Locking

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

Access rights based on private key authentication or shared access signatures

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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

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