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DBMS > Apache Druid vs. DolphinDB vs. Geode vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. DolphinDB vs. Geode vs. Hawkular Metrics vs. Microsoft Azure Data Explorer

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenGeode  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.Geode is a distributed data container, pooling memory, CPU, network resources, and optionally local disk across multiple processesHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Fully managed big data interactive analytics platform
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Time Series DBMSKey-Value StoreTime Series DBMSRelational DBMS infocolumn oriented
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSDocument 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
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte1,86
Rang#134  Overall
#24  Key-Value Stores
Punkte0,08
Rang#366  Overall
#39  Time Series DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Websitedruid.apache.orgwww.dolphindb.comgeode.apache.orgwww.hawkular.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorer
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlgeode.apache.org/­docswww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidedocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsDolphinDB, IncOriginally developed by Gemstone. They outsourced the project to Apache in 2015 but still deliver a commercial version as Gemfire.Community supported by Red HatMicrosoft
Erscheinungsjahr20122018200220142019
Aktuelle Version29.0.1, April 2024v2.00.4, January 20221.1, February 2017cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2kommerziell infofree community version availableOpen Source infoApache Version 2; commercial licenses available as GemfireOpen Source infoApache 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

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ImplementierungsspracheJavaC++JavaJava
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
Linux
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VM infothe JDK (8 or later) is also requiredLinux
OS X
Windows
gehostet
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedjaschemafreischemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinneinja
Sekundärindizesjajaneinneinall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingSQL-like query languageSQL-like query language (OQL)neinKusto Query Language (KQL), SQL subset
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
Java Client API
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API
HTTP RESTMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
.Net
All JVM based languages
C++
Groovy
Java
Scala
Go
Java
Python
Ruby
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjabenutzerdefinierte FunktionenneinYes, possible languages: KQL, Python, R
Triggersneinneinja infoCache Event Listenersja infovia Hawkular Alertingja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedhorizontale PartitionierungShardingSharding infobasierend auf CassandraSharding infoImplicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage EnginesjaMulti-Source Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandraja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaneinneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinjayes, on a single nodeneinnein
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 haltenneinjajaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemAdministrators, Users, GroupsAccess rights per client and object definableneinAzure Active Directory Authentication

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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