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DBMS > Apache Impala vs. DolphinDB vs. Graph Engine vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Realm

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Impala vs. DolphinDB vs. Graph Engine vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Realm

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraph Engine infoformer name: Trinity  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenRealm  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAnalytic DBMS für HadoopDolphinDB 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.A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engineFully managed big data interactive analytics platformA DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMS
Vektor DBMS
Graph DBMS
Key-Value Store
Relational DBMS infocolumn orientedDocument Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational 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
Punkte10,22
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte2,60
Rang#102  Overall
#8  Time Series DBMS
#6  Vektor DBMS
Punkte0,59
Rang#235  Overall
#21  Graph DBMS
#33  Key-Value Stores
Punkte3,00
Rang#87  Overall
#47  Relational DBMS
Punkte7,05
Rang#49  Overall
#8  Document Stores
Websiteimpala.apache.orgwww.dolphindb.comwww.graphengine.ioazure.microsoft.com/­services/­data-explorerrealm.io
Technische Dokumentationimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlwww.graphengine.io/­docs/­manualdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerrealm.io/­docs
EntwicklerApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaDolphinDB, IncMicrosoftMicrosoftRealm, acquired by MongoDB in May 2019
Erscheinungsjahr20132018201020192014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022v2.00.4, January 2022cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infofree community version availableOpen Source infoMIT LicensekommerziellOpen Source
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++C++.NET and C
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Windows
.NETgehostetAndroid
Backend: serverlos
iOS
Windows
DatenschemajajajaFixed 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, XSLTneinneinneinjanein
Sekundärindizesjajaall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languageneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
RESTful HTTP APIMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C#
C++
F#
Visual Basic
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.Net
Java infowith Android only
Objective-C
React Native
Swift
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReducejajaYes, possible languages: KQL, Python, Rnein inforuns within the applications so server-side scripts are unnecessary
Triggersneinneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja infoChange Listeners
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale Partitionierunghorizontale PartitionierungSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktorjaja 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 durchgeführtjaSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinjaneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaoptional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storagejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjajaneinja infoIn-Memory realm
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAdministrators, Users, GroupsAzure Active Directory Authenticationja

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 ImpalaDolphinDBGraph Engine infoformer name: TrinityMicrosoft Azure Data ExplorerRealm
DB-Engines Blog Posts

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2. März 2016, Paul Andlinger

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Building a Large-scale Transactional Data Lake at Uber Using Apache Hudi
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Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
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thatDot launches Quine, a streaming graph engine
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23. Januar 2024, azure.microsoft.com

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Danish CEO explains Silicon Valley learning curve for European entrepreneurs
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