DBMS > Datomic vs. FatDB vs. Linter vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften Datomic vs. FatDB vs. Linter vs. Microsoft Azure Data Explorer

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

RDBMS for high security requirements

Fully managed big data interactive analytics platform

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

column oriented

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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	1,59
Rang	#150	Overall
	#69	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#346	Overall
	#152	Relational DBMS

Punkte	4,38
Rang	#77	Overall
	#41	Relational DBMS

Website

www.datomic.com

linter.ru

azure.microsoft.com/services/data-explorer

Technische Dokumentation

docs.datomic.com

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

Entwickler

Cognitect

FatCloud

relex.ru

Microsoft

Erscheinungsjahr

2012

1990

2019

Aktuelle Version

1.0.6735, Juni 2023

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Edition gratis

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, Clojure

C und C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Windows

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

gehostet

Datenschema

schemafrei

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

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

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

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

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
Java

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transaction Functions

Ãœber Applikationen

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Triggers

By using transaction functions

Ãœber Applikationen

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

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

But extensive use of caching in the application peers

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

In-Memory Unterstützung

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

recommended only for testing and development

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Azure 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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