DBMS > BigObject vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften BigObject vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Fully managed big data interactive analytics platform

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

column oriented

RDF Store

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	0,14
Rang	#327	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	2,98
Rang	#83	Overall
	#45	Relational DBMS

Punkte	0,80
Rang	#205	Overall
	#7	RDF Stores

Website

bigobject.io

azure.microsoft.com/services/data-explorer

rdf4j.org

Technische Dokumentation

docs.bigobject.io

docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer

rdf4j.org/documentation

Entwickler

BigObject, Inc.

Microsoft

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

2015

2019

2004

Aktuelle Version

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

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)

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Lua

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Triggers

nein

see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

keine

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

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Azure Active Directory Authentication

nein

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Azure Data Explorer Supports Native Ingestion from Amazon S3
7. September 2022, InfoQ.com

Microsoft announces general availability of Azure Data Explorer and Azure Data Lake Storage Gen2
7. Februar 2019, VentureBeat

Log and Telemetry Analytics Performance Benchmark
16. August 2022, Gigaom

Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation
11. Februar 2019, azure.microsoft.com

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