DBMS > Microsoft Azure Table Storage vs. Postgres-XL vs. SAP SQL Anywhere vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Table Storage vs. Postgres-XL vs. SAP SQL Anywhere vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Wide Column Store

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	0,53
Rang	#254	Overall
	#117	Relational DBMS

Punkte	3,95
Rang	#80	Overall
	#42	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

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

www.postgres-xl.org

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

www.postgres-xl.org/documentation

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Microsoft

SAP

früher Sybase

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2012

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

1992

2019

Aktuelle Version

10 R1, Oktober 2018

17, Juli 2015

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

kommerziell

Open Source

MIT License

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

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

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

XML type, but no XML query functionality

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

distributed, parallel query execution

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

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

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontale Partitionierung

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

Database mirroring

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

optimistic Locking

ACID

MVCC

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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

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

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

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

Inside Azure File Storage
7. Oktober 2015, azure.microsoft.com

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

bereitgestellt von Google News

SAP vulnerabilities Let Attacker Inject OS Commands—Patch Now!
11. Juli 2023, CybersecurityNews

SAP Products & Services Data Portfolio
2. Juli 2021, Datamation

Securing SAP with AWS Network Firewall: Part 2 – Managed Rules | Amazon Web Services
17. Juli 2023, AWS Blog

MindsDB is now the leading and fastest growing applied ML platform in the world India - English
3. November 2022, PR Newswire

SAP launches HANA cloud platform, partners with Siemens, Intel
6. Mai 2015, Channel Daily News

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