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DBMS > Apache Druid vs. Apache Impala vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Apache Impala vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SwayDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenSwayDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataAnalytic DBMS für HadoopA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilitiesFully managed big data interactive analytics platformAn embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMS infocolumn orientedKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,25
Rang#90  Overall
#47  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,36
Rang#280  Overall
#40  Key-Value Stores
#129  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,04
Rang#387  Overall
#61  Key-Value Stores
Websitedruid.apache.orgimpala.apache.orgwww.leanxcale.comazure.microsoft.com/­services/­data-explorerswaydb.simer.au
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaLeanXcaleMicrosoftSimer Plaha
Erscheinungsjahr20122013201520192018
Aktuelle Version29.0.1, April 20244.1.0, Juni 2022cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2Open Source infoApache Version 2kommerziellkommerziellOpen Source infoGNU Affero GPL V3.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++Scala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
Linuxgehostet
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedjajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)schemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein
Sekundärindizesjajaall fields are automatically indexednein
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingSQL-like DML and DDL statementsja infothrough Apache DerbyKusto Query Language (KQL), SQL subsetnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
All languages supporting JDBC/ODBCC
Java
Scala
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Java
Kotlin
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceYes, possible languages: KQL, Python, Rnein
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedShardingSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Enginesfrei wählbarer Replikationsfaktorja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDneinAtomic execution of operations
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAzure Active Directory Authenticationnein

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

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Weitere Ressourcen
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28. November 2017, Datanami

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