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DBMS > Microsoft SQL Server vs. Spark SQL vs. Transbase

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft SQL Server vs. Spark SQL vs. Transbase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameMicrosoft SQL Server  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTransbase  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungRelationales DBMS von MicrosoftSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte970,85
Rang#3  Overall
#3  Relational DBMS
Punkte21,87
Rang#34  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,25
Rang#278  Overall
#129  Relational DBMS
Websitewww.microsoft.com/­en-us/­sql-serverspark.apache.org/­sqlwww.transaction.de/­en/­solutions/­transbase-resource-optimized-high-performance-database
Technische Dokumentationdocs.microsoft.com/­en-US/­sql/­sql-serverspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlwww.transaction.de/­en/­transbase-inside
EntwicklerMicrosoftApache Software FoundationTransaction Software GmbH
Erscheinungsjahr198920141987
Aktuelle VersionSQL Server 2019, November 20193.1.1, Maerz 2021Transbase 8.4, September 2020
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarOpen Source infoApache 2.0kommerziell infoDevelopment Lizenz gratis
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

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ImplementierungsspracheC++ScalaC und C++
Server BetriebssystemeLinux
Windows
Linux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Delphi
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Ruby
Visual Basic
Java
Python
R
Scala
C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresTransact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Javaneinja
Triggersjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenTabellen können auf mehrere Files aufgeteilt werden (horizontale Partitionierung), sharding möglich (mittels federation)yes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, aber abhängig von der SQL-Server EditionkeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinja
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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Weitere Ressourcen
Microsoft SQL ServerSpark SQLTransbase
DB-Engines Blog Posts

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3. Januar 2020, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

The struggle for the hegemony in Oracle's database empire
2. Mai 2017, Paul Andlinger

Microsoft SQL Server is the DBMS of the Year
4. Januar 2017, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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