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DBMS > Apache Impala vs. Apache Jena - TDB vs. Elasticsearch vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. Apache Jena - TDB vs. Elasticsearch vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenApache Jena - TDB  Xaus Vergleich ausschliessenElasticsearch  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopApache Jena ist ein RDF store, der im Apache Jena Framework mitgeliefert wird und zur Persistierung und Abfrage von RDF Triplen verwendet werden kannEine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene infoElasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metricFully managed big data interactive analytics platformSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRDF StoreSuchmaschineRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS
Document 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
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte3,75
Rang#84  Overall
#3  RDF Stores
Punkte135,35
Rang#7  Overall
#1  Suchmaschinen
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteimpala.apache.orgjena.apache.org/­documentation/­tdb/­index.htmlwww.elastic.co/­elasticsearchazure.microsoft.com/­services/­data-explorerspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmljena.apache.org/­documentation/­tdb/­index.htmlwww.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.htmldocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaApache Software Foundation infoursprünglich von HP Labs entwickeltElasticMicrosoftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20132000201020192014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20224.9.0, Juli 20238.6, January 2023cloud service with continuous releases3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache Lizenz, Version 2.0Open Source infoElastic LicensekommerziellOpen Source infoApache 2.0
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.
ImplementierungsspracheC++JavaJavaScala
Server BetriebssystemeLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemajaja infoRDF Schemasschemafrei infoFlexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
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-typesja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein
Sekundärindizesjajaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertall fields are automatically indexednein
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like query languageKusto Query Language (KQL), SQL subsetSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Fuseki infoREST-style SPARQL HTTP Interface
Jena RDF API
RIO infoRDF Input/Output
Java API
RESTful HTTP/JSON API
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCJava.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReducejajaYes, possible languages: KQL, Python, Rnein
Triggersneinja infoüber Event Handerja infoMittels Verwendung des 'Percolation' featuresja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorkeinejaja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinES-Hadoop ConnectorSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency infoSynchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, allEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACID infoTDB Transactionsneinneinnein
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 haltenneinMemcached and Redis integrationneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAccess control via Jena SecurityAzure 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

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

Weitere Ressourcen
Apache ImpalaApache Jena - TDBElasticsearchMicrosoft Azure Data ExplorerSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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