DB-EnginesExtremeDB: mitigate connectivity issues in a DBMSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAtos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen
This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungHighly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networksFully vectorized database across both GPUs and CPUsFully managed big data interactive analytics platform
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMS infocolumn oriented
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series 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
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Websiteatos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repositorywww.kinetica.comazure.microsoft.com/­services/­data-explorer
Technische Dokumentationdocs.kinetica.comdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerAtos Convergence CreatorsKineticaMicrosoft
Erscheinungsjahr201620122019
Aktuelle Version17037.1, August 2021cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC, C++
Server BetriebssystemeLinuxLinuxgehostet
DatenschemaSchema and schema-less with LDAP viewsjaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateoptionaljaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinja
Sekundärindizesjajaall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsKusto Query Language (KQL), SQL subset
APIs und andere ZugriffskonzepteLDAPJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages with LDAP bindingsC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte FunktionenYes, possible languages: KQL, Python, R
Triggersjaja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infocell divisionShardingSharding infoImplicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikationja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic execution of specific operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoGPU vRAM or System RAMnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleLDAP bind authenticationZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneAzure Active Directory Authentication

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
Atos Standard Common RepositoryKineticaMicrosoft Azure Data Explorer
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

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

Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog
13. Juli 2023, Microsoft

Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark
16. August 2022, azure.microsoft.com

Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog
23. Mai 2023, azure.microsoft.com

Microsoft Introduces Azure Integration Environments and Business Process Tracking in Public Preview
23. November 2023, InfoQ.com

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

AllegroGraph logo

Graph Database Leader for AI Knowledge Graph Applications - The Most Secure Graph Database Available.
Free Download

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt