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Vergleich der Systemeigenschaften Cachelot.io vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Yaacomo

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Cachelot.io  Xaus Vergleich ausschliessen	LeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen	Yaacomo  Xaus Vergleich ausschliessen
				Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
Kurzbeschreibung	In-memory caching system	A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities	Fully managed big data interactive analytics platform	OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres Datenbankmodell	Key-Value Store	Key-Value Store Relational DBMS	Relational DBMS column oriented	Relational DBMS
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 0,04 Rang #388   Overall #62   Key-Value Stores	Punkte 0,36 Rang #280   Overall #40   Key-Value Stores #129   Relational DBMS	Punkte 3,80 Rang #81   Overall #43   Relational DBMS
Website	cachelot.io	www.leanxcale.com	azure.microsoft.com/­services/­data-explorer	yaacomo.com
Technische Dokumentation			docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
Entwickler		LeanXcale	Microsoft	Q2WEB GmbH
Erscheinungsjahr	2015	2015	2019	2009
Aktuelle Version			cloud service with continuous releases
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Simplified BSD License	kommerziell	kommerziell	kommerziell
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	C++
Server Betriebssysteme	FreeBSD Linux OS X		gehostet	Android Linux Windows
Datenschema	schemafrei	ja	Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	nein		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		ja	nein
Sekundärindizes	nein		all fields are automatically indexed	ja
SQL Support of SQL	nein	ja through Apache Derby	Kusto Query Language (KQL), SQL subset	ja
APIs und andere Zugriffskonzepte	Memcached Protokoll	JDBC Kafka Connector ODBC proprietary key/value interface Spark Connector	Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API	JDBC ODBC
Unterstützte Programmiersprachen	.Net C C++ ColdFusion Erlang Java Lisp Lua OCaml OCaml Perl PHP Python Ruby	C Java Scala	.Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein		Yes, possible languages: KQL, Python, R
Triggers	nein		ja see docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	keine		Sharding Implicit feature of the cloud service	horizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	keine		ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.	Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein	nein	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	Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein	ja	nein	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	nein	ACID	nein	ACID
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	nein	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	ja	nein	ja
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	nein		Azure Active Directory Authentication	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
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
	Cachelot.io	LeanXcale	Microsoft Azure Data Explorer	Yaacomo
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten			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 bereitgestellt von Google News

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