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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. EJDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Oracle Berkeley DB vs. Transbase

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenEJDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenTransbase  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)Fully managed big data interactive analytics platformWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreA resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSDocument StoreRelational DBMS infocolumn orientedKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational 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
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte0,31
Rang#296  Overall
#44  Document Stores
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte0,17
Rang#334  Overall
#148  Relational DBMS
Websitewww.dolphindb.comgithub.com/­Softmotions/­ejdbazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlwww.transaction.de/­en/­products/­transbase.html
Technische Dokumentationdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlgithub.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.mddocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlwww.transaction.de/­en/­products/­transbase/­features.html
EntwicklerDolphinDB, IncSoftmotionsMicrosoftOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftTransaction Software GmbH
Erscheinungsjahr20182012201919941987
Aktuelle Versionv2.00.4, January 2022cloud service with continuous releases18.1.40, Mai 2020Transbase 8.3, 2022
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community version availableOpen Source infoGPLv2kommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarfkommerziell infoDevelopment Lizenz gratis
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++CC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)C und C++
Server BetriebssystemeLinux
Windows
serverlosgehostetAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
FreeBSD
Linux
macOS
Solaris
Windows
DatenschemajaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)schemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infostring, integer, double, bool, date, object_idja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja infoonly with the Berkeley DB XML editionnein
Sekundärindizesjaneinall fields are automatically indexedjaja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
In-process LibraryMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
C
C#
C++
Java
JavaScript
Kotlin
Objective-C
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaneinYes, possible languages: KQL, Python, Rneinja
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja infoonly for the SQL APIja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungkeineSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjakeineja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Source-Replica ReplikationSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinnein infoNormalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joinsneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaneinneinACIDja
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoRead/Write Lockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAdministrators, Users, GroupsneinAzure Active Directory AuthenticationneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DolphinDBEJDBMicrosoft Azure Data ExplorerOracle Berkeley DBTransbase
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
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Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ...
5. Februar 2024, Microsoft

New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates
24. Januar 2024, Microsoft

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Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions
26. April 2023, Datanami

ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Oracle buys Sleepycat Software
14. Februar 2006, MarketWatch

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

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18. August 2020, Berkman Klein Center

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