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Vergleich der Systemeigenschaften Apache IoTDB vs. DolphinDB vs. Graph Engine vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Vitess

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache IoTDB  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraph Engine infoformer name: Trinity  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and FlinkDolphinDB 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 platformScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSGraph DBMS
Key-Value Store
Relational DBMS infocolumn orientedRelational DBMS
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
Document Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,31
Rang#164  Overall
#14  Time Series DBMS
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte0,67
Rang#232  Overall
#21  Graph DBMS
#34  Key-Value Stores
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websiteiotdb.apache.orgwww.dolphindb.comwww.graphengine.ioazure.microsoft.com/­services/­data-explorervitess.io
Technische Dokumentationiotdb.apache.org/­UserGuide/­Master/­QuickStart/­QuickStart.htmldocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlwww.graphengine.io/­docs/­manualdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorervitess.io/­docs
EntwicklerApache Software FoundationDolphinDB, IncMicrosoftMicrosoftThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr20182018201020192013
Aktuelle Version1.1.0, April 2023v2.00.4, January 2022cloud service with continuous releases15.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell infofree community version availableOpen Source infoMIT LicensekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

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ImplementierungsspracheJavaC++.NET and CGo
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)Linux
Windows
.NETgehostetDocker
Linux
macOS
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, XSLTneinneinneinja
Sekundärindizesjajaall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like query languageneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
Native API
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
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
Python
Scala
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C#
C++
F#
Visual Basic
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjajajaYes, possible languages: KQL, Python, Rja infoproprietäre Syntax
Triggersjaneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)horizontale Partitionierunghorizontale PartitionierungSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicasjaja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenIntegration with Hadoop and SparkjaSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Strong Consistency with Raft
Immediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinjaneinneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
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 haltenjajajaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaAdministrators, Users, GroupsAzure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Apache IoTDBDolphinDBGraph Engine infoformer name: TrinityMicrosoft Azure Data ExplorerVitess
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Trinity
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13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

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The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
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13. Dezember 2018, TechCrunch

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13. November 2019, TechTarget

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19. Februar 2019, InfoQ.com

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