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Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. EsgynDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Typesense

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Name	Badger  Xaus Vergleich ausschliessen	EsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen	Typesense  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.	Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion	Fully managed big data interactive analytics platform	A typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity
Primäres Datenbankmodell	Key-Value Store	Relational DBMS	Relational DBMS column oriented	Suchmaschine
Sekundäre Datenbankmodelle			Document Store If 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 this 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 support 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 see docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen Trend Chart	Punkte 0,22 Rang #320   Overall #47   Key-Value Stores	Punkte 0,25 Rang #312   Overall #138   Relational DBMS	Punkte 3,80 Rang #81   Overall #43   Relational DBMS	Punkte 0,76 Rang #219   Overall #14   Suchmaschinen
Website	github.com/­dgraph-io/­badger	www.esgyn.cn	azure.microsoft.com/­services/­data-explorer	typesense.org
Technische Dokumentation	godoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badger		docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer	typesense.org/­docs
Entwickler	DGraph Labs	Esgyn	Microsoft
Erscheinungsjahr	2017	2015	2019	2015
Aktuelle Version			cloud service with continuous releases
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache 2.0	kommerziell	kommerziell	Open Source GPL V3
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	ja	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	Go	C++, Java		C++
Server Betriebssysteme	BSD Linux OS X Solaris Windows	Linux	gehostet	Linux
Datenschema	schemafrei	ja	Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)	schemafrei pre-defined schema optional
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	nein	ja	ja bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	ja
Sekundärindizes	nein	ja	all fields are automatically indexed	ja
SQL Support of SQL	nein	ja	Kusto Query Language (KQL), SQL subset	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte		ADO.NET JDBC ODBC	Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API	RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen	Go	All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net	.Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R	.Net community maintained Clojure community maintained Dart community maintained Go community maintained Java community maintained JavaScript Perl community maintained PHP Python Ruby Rust community maintained Swift community maintained
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	Java Stored Procedures	Yes, possible languages: KQL, Python, R	nein
Triggers	nein	nein	ja see docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	keine	Sharding	Sharding Implicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	keine	Multi-source replication between multi datacenters	ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.	Multi-source replication using RAFT
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	ja	Spark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	keine	Immediate Consistency	Eventual Consistency Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID	nein	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein	nein	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	nein	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	Azure 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
	Badger	EsgynDB	Microsoft Azure Data Explorer	Typesense
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