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DBMS > Badger vs. Google Cloud Bigtable vs. HEAVY.AI vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften Badger vs. Google Cloud Bigtable vs. HEAVY.AI vs. Microsoft Azure Data Explorer

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBadger  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareFully managed big data interactive analytics platform
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSRelational DBMS infocolumn oriented
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial 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
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,22
Rang#320  Overall
#47  Key-Value Stores
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte1,64
Rang#145  Overall
#67  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Websitegithub.com/­dgraph-io/­badgercloud.google.com/­bigtablegithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
azure.microsoft.com/­services/­data-explorer
Technische Dokumentationgodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgercloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.heavy.aidocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerDGraph LabsGoogleHEAVY.AI, Inc.Microsoft
Erscheinungsjahr2017201520162019
Aktuelle Version5.10, Jänner 2022cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition availablekommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoC++ and CUDA
Server BetriebssystemeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
gehostetLinuxgehostet
DatenschemaschemafreischemafreijaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinneinjaja 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, XSLTneinneinneinja
Sekundärindizesneinneinneinall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLneinneinjaKusto Query Language (KQL), SQL subset
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
Thrift
Vega
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGoC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinneinYes, possible languages: KQL, Python, R
Triggersneinneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingSharding infoRound robinSharding infoImplicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesMulti-Source Replikationja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemkeineImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAzure 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

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Weitere Ressourcen
BadgerGoogle Cloud BigtableHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022Microsoft Azure Data Explorer
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, Datanami

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

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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

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ...
5. Februar 2024, Microsoft

Migration of Azure Virtual Network injected Azure Data Explorer cluster to Private Endpoints | Azure updates
4. Dezember 2023, Microsoft

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