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Vergleich der Systemeigenschaften ArcadeDB vs. DolphinDB vs. HBase vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameArcadeDB  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenHBase  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewrittenDolphinDB 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.Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTableFully managed big data interactive analytics platformA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS infoin next version
Time Series DBMSWide Column StoreRelational DBMS infocolumn orientedTime Series 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
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,10
Rang#358  Overall
#48  Document Stores
#38  Graph DBMS
#52  Key-Value Stores
#35  Time Series DBMS
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte27,97
Rang#26  Overall
#2  Wide Column Stores
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte4,46
Rang#71  Overall
#5  Time Series DBMS
Websitearcadedb.comwww.dolphindb.comhbase.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.timescale.com
Technische Dokumentationdocs.arcadedb.comdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlhbase.apache.org/­book.htmldocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerdocs.timescale.com
EntwicklerArcade DataDolphinDB, IncApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von PowersetMicrosoftTimescale
Erscheinungsjahr20212018200820192017
Aktuelle VersionSeptember 2021v2.00.4, January 20222.3.4, Jaenner 2021cloud service with continuous releases2.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziell infofree community version availableOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

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ImplementierungsspracheJavaC++JavaC
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
Windows
Linux
Unix
Windows infomit Cygwin
gehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaschema-free, schema definition possibleFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaoptions to bring your own types, AVROja 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, XSLTneinneinneinjaja
Sekundärindizesjajaneinall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query language, no joinsSQL-like query languageneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin
JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
Java API
RESTful HTTP API
Thrift
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenJavaC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoCoprocessors in JavaYes, possible languages: KQL, Python, Rbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersneinjaja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Source-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjajaSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja inforelationship in graphsneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDjaSingle row ACID (across millions of columns)neinACID
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 haltenjajaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAdministrators, Users, GroupsAccess Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABACAzure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
ArcadeDBDolphinDBHBaseMicrosoft Azure Data ExplorerTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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22. August 2019, Packt Hub

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