DBMS > BigObject vs. HBase vs. Microsoft Azure AI Search

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. HBase vs. Microsoft Azure AI Search

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Search-as-a-service for web and mobile app development

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Wide Column Store

Suchmaschine

Sekundäre Datenbankmodelle

Vektor DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	30,50
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Punkte	5,59
Rang	#63	Overall
	#7	Suchmaschinen

Website

bigobject.io

hbase.apache.org

azure.microsoft.com/en-us/services/search

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

hbase.apache.org/book.html

learn.microsoft.com/en-us/azure/search

Entwickler

BigObject, Inc.

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Microsoft

Erscheinungsjahr

2015

2008

2015

Aktuelle Version

2.3.4, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

gehostet

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

C#
Java
JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Coprocessors in Java

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Implicit feature of the cloud service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Single row ACID (across millions of columns)

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

using Azure 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

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Best Practices from Rackspace for Modernizing a Legacy HBase/Solr Architecture Using AWS Services | Amazon Web ...
9. Oktober 2023, AWS Blog

Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase
20. Oktober 2023, hackernoon.com

HBase: The database big data left behind
6. Mai 2016, InfoWorld

What Is HBase? (Definition, Uses, Benefits, Features)
22. Dezember 2022, Built In

HBase Tutorial
24. Februar 2023, Simplilearn

bereitgestellt von Google News

Announcing updates to Azure AI Search to help organizations build and scale generative AI applications
4. April 2024, azure.microsoft.com

Public Preview of Azure OpenAI and AI Search in-app connectors for Logic Apps (Standard) | Azure updates
2. April 2024, azure.microsoft.com

Microsoft’s Azure AI Search updated with increased storage, vector index size
5. April 2024, InfoWorld

Bring your data to Copilot for Microsoft 365 with .NET plugins and Azure AI Search
29. Februar 2024, learn.microsoft.com

Franklin Templeton Collaborates With Microsoft on Personalized Financial AI Platform
1. Mai 2024, Traders Magazine

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk