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DBMS > Apache Pinot vs. IRONdb vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Pinot vs. IRONdb vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Pinot  Xaus Vergleich ausschliessenIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungRealtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latencyA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityFully managed big data interactive analytics platformRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRDF StoreRelational DBMS
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
Punkte0,38
Rang#275  Overall
#126  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,74
Rang#222  Overall
#9  RDF Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitepinot.apache.orgwww.circonus.com/solutions/time-series-database/azure.microsoft.com/­services/­data-explorerrdf4j.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.pinot.apache.orgdocs.circonus.com/irondb/category/getting-starteddocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerrdf4j.org/­documentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerApache Software Foundation and contributorsCirconus LLC.MicrosoftSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr20152017201920042014
Aktuelle Version1.0.0, September 2023V0.10.20, January 2018cloud service with continuous releases3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellkommerziellOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC und C++JavaScala
Server BetriebssystemeAll OS with a Java JDK11 or higherLinuxgehostetLinux
OS X
Unix
Windows
Linux
OS X
Windows
DatenschemajaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja infoRDF Schemasja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infotext, numeric, histogramsja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesneinall fields are automatically indexedjanein
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)Kusto Query Language (KQL), SQL subsetneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCHTTP APIMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
Python
.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Java
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresyes, in LuaYes, possible languages: KQL, Python, Rjanein
Triggersneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioningAutomatic, metric affinity per nodeSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenconfigurable replication factor, datacenter awareja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency per node, eventual consistency across nodesEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID infoIsolation abhängig vom verwendeten APInein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstütztja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAzure Active Directory Authenticationneinnein

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
Apache PinotIRONdbMicrosoft Azure Data ExplorerRDF4J infoformerly known as SesameSpark SQL
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31. Mai 2024, SDTimes.com

StarTree Finds Apache Pinot the Right Vintage for IT Observability
8. Mai 2024, Datanami

Real-Time Analytics for Mobile App Crashes using Apache Pinot
2. November 2023, Uber

StarTree Makes Observability Case for Apache Pinot Database
8. Mai 2024, DevOps.com

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21. Februar 2024, SiliconANGLE News

Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding
22. Februar 2024, Datanami

Apica gets $6 million in funding and buys Circonus -
21. Februar 2024, Enterprise Times

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We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates
31. Mai 2024, Microsoft

Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates
20. Februar 2024, Microsoft

Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates
8. Januar 2024, Microsoft

New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates
24. Januar 2024, Microsoft

Public Preview: Azure Data Explorer Add-On for Splunk | Azure updates
3. Oktober 2023, Microsoft

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27. Januar 2020, iProgrammer

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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

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