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DBMS > Apache Druid vs. Apache Impala vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. OrigoDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. Apache Impala vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. OrigoDB vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenOrigoDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataAnalytic DBMS für HadoopFully managed big data interactive analytics platformA fully ACID in-memory object graph databaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedDocument Store
Object oriented DBMS
Relational DBMS
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
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,06
Rang#380  Overall
#50  Document Stores
#18  Object oriented DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitedruid.apache.orgimpala.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorerorigodb.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerorigodb.com/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaMicrosoftRobert Friberg et alApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201320192009 infounder the name LiveDB2014
Aktuelle Version29.0.1, April 20244.1.0, Juni 2022cloud service with continuous releases3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2Open Source infoApache Version 2kommerziellOpen SourceOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++C#Scala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
LinuxgehostetLinux
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedjaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)jaja
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-typesUser defined using .NET types and collectionsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein infocan be achieved using .NETnein
Sekundärindizesjajaall fields are automatically indexedjanein
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingSQL-like DML and DDL statementsKusto Query Language (KQL), SQL subsetneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
.NET Client API
HTTP API
LINQ
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.NetJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceYes, possible languages: KQL, Python, Rjanein
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja infoDomain Eventsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedShardingSharding infoImplicit feature of the cloud servicehorizontale Partitionierung infoclient side managed; servers are not synchronizedyes, utilizing Spark Core
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.Source-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneindepending on modelnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoWrite ahead logja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinneinjanein
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 AuthenticationRole based authorizationnein

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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