DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Apache Druid vs. FeatureBase vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. FeatureBase vs. GeoMesa vs. Microsoft Azure Data Explorer

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenFeatureBase  Xaus Vergleich ausschliessenGeoMesa  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 dataReal-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.GeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.Fully managed big data interactive analytics platform
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSSpatial DBMSRelational DBMS infocolumn oriented
Sekundäre DatenbankmodelleDocument 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
Punkte3,34
Rang#88  Overall
#48  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte0,22
Rang#309  Overall
#139  Relational DBMS
Punkte0,78
Rang#213  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Websitedruid.apache.orgwww.featurebase.comwww.geomesa.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorer
Technische Dokumentationdruid.apache.org/­docs/­latest/­designdocs.featurebase.comwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmldocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsMolecula and Pilosa Open Source ContributorsCCRi und AndereMicrosoft
Erscheinungsjahr2012201720142019
Aktuelle Version29.0.1, April 20242022, May 20224.0.5, Februar 2024cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache license v2kommerziellOpen Source infoApache License 2.0kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaGoScala
Server BetriebssystemeLinux
OS X
Unix
Linux
macOS
gehostet
Datenschemaja infoschema-less columns are supportedjajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja 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, XSLTneinneinneinja
Sekundärindizesjaneinjaall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLSQL for queryingSQL queriesneinKusto Query Language (KQL), SQL subset
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
RESTful HTTP/JSON API
gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Java
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinYes, possible languages: KQL, Python, R
Triggersneinneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infomanual/auto, time-basedShardingabhängig von Storage layerSharding infoImplicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Enginesjaabhängig von Storage layerja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistencyabhängig von Storage layerEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinjaneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes, using Linux fsyncjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaabhängig von Storage layernein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSAzure 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Apache DruidFeatureBaseGeoMesaMicrosoft Azure Data Explorer
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers' Choice Awards
26. Januar 2024, Datanami

'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers
21. Februar 2024, Dark Reading

New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers
26. Februar 2024, GBHackers

Imply Announces Automatic Schema Discovery for Apache Druid, Reinforcing Druid's Leadership for Real-Time ...
6. Juni 2023, Business Wire

Apache Druid Takes Its Place In The Pantheon Of Databases
16. Juni 2022, The Next Platform

bereitgestellt von Google News

The 10 Hottest Big Data Startups Of 2021
18. November 2021, CRN

Get Your Infrastructure Ready for Real-Time Analytics
8. März 2022, Built In

Funding wrap: H.O. Maycotte's Molecula raises $10M, rebrands; UT snags $15M to lead regional innovation hub
12. September 2022, The Business Journals

32 Data and Analytics Startups That Will Go Big, According to VCs
28. September 2021, Business Insider

bereitgestellt von Google News

Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark
16. August 2022, Microsoft

Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog
13. Juli 2023, microsoft.com

Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation
11. Februar 2019, Microsoft

Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services
7. Februar 2019, Microsoft

Log and Telemetry Analytics Performance Benchmark
16. August 2022, Gigaom

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

SingleStore logo

Build AI apps with Vectors on SQL and JSON with milliseconds response times.
Try it today.

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt