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Vergleich der Systemeigenschaften Bangdb vs. Drizzle vs. Google Cloud Datastore vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBangdb  Xaus Vergleich ausschliessenDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Datastore  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungConverged and high performance database for device data, events, time series, document and graphMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud PlattformData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopFully managed big data interactive analytics platform
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Graph DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSDocument StoreRelational 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
Punkte0,16
Rang#338  Overall
#47  Document Stores
#32  Graph DBMS
#31  Time Series DBMS
Punkte4,36
Rang#72  Overall
#12  Document Stores
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Websitebangdb.comcloud.google.com/­datastorehive.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorer
Technische Dokumentationdocs.bangdb.comcloud.google.com/­datastore/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerSachin Sinha, BangDBDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerGoogleApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoft
Erscheinungsjahr20122008200820122019
Aktuelle VersionBangDB 2.0, October 20217.2.4, September 20123.1.3, April 2022cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoBSD 3Open Source infoGNU GPLkommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC, C++C++Java
Server BetriebssystemeLinuxFreeBSD
Linux
OS X
gehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostet
DatenschemaschemafreijaschemafreijaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateyes: string, long, double, int, geospatial, stream, eventsjaja, Details hierjaja 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, XSLTneinneinja
Sekundärindizesja infosecondary, composite, nested, reverse, geospatialjajajaall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLSQL like support with command line toolja infomit propriätären ErweiterungenSQL-like query language (GQL)SQL-like DML and DDL statementsKusto Query Language (KQL), SQL subset
APIs und andere ZugriffskonzeptePropriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
JDBCgRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API
JDBC
ODBC
Thrift
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Java
Python
C
C++
Java
PHP
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C++
Java
PHP
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinmit Google App Engineja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationYes, possible languages: KQL, Python, R
Triggersyes, Notifications (with Streaming only)nein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.Callbacks mit Google Apps Engineneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithmShardingShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud service
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenselectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-source replication using Paxosfrei wählbarer Replikationsfaktorja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja infomittels Google Cloud Dataflowja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemTunable consistency, set CAP knob accordinglyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration infoStrong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.Eventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaja infovia ReferenceProperties or Ancestor pathsneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACID infoSerializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactionsneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, optimistic concurrency controljajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenyes, implements WAL (Write ahead log) as welljajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenyes, run db with in-memory only modeneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleyes (enterprise version only)Pluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAzure 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
BangdbDrizzleGoogle Cloud DatastoreHiveMicrosoft Azure Data Explorer
DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

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

alle anzeigen

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