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Vergleich der Systemeigenschaften DolphinDB vs. Heroic vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. PlanetScale vs. ScyllaDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenPlanetScale  Xaus Vergleich ausschliessenScyllaDB  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.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchFully managed big data interactive analytics platformScalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of VitessCassandra and DynamoDB compatible wide column store
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSTime Series DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMSWide Column Store
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
Document Store
Spatial DBMS
Key-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte0,46
Rang#265  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte1,49
Rang#155  Overall
#72  Relational DBMS
Punkte4,08
Rang#76  Overall
#5  Wide Column Stores
Websitewww.dolphindb.comgithub.com/­spotify/­heroicazure.microsoft.com/­services/­data-explorerplanetscale.comwww.scylladb.com
Technische Dokumentationdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlspotify.github.io/­heroicdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerplanetscale.com/­docsdocs.scylladb.com
EntwicklerDolphinDB, IncSpotifyMicrosoftPlanetScaleScyllaDB
Erscheinungsjahr20182014201920202015
Aktuelle Versionv2.00.4, January 2022cloud service with continuous releasesScyllaDB Open Source 5.4.1, Jaenner 2024
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree community version availableOpen Source infoApache 2.0kommerziellkommerziellOpen Source infoOpen Source (AGPL), commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

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Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS
ImplementierungsspracheC++JavaGoC++
Server BetriebssystemeLinux
Windows
gehostetDocker
Linux
macOS
Linux
DatenschemajaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)jaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein
Sekundärindizesjaja infovia Elasticsearchall fields are automatically indexedjaja infocluster global secondary indices
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetja infomit proprietären ErweiterungenSQL-like DML and DDL statements (CQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Proprietäres Protokoll infocompatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language)
RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Thrift
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala
For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaneinYes, possible languages: KQL, Python, Rja infoproprietäre Syntaxyes, Lua
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjajaja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
frei wählbarer Replikationsfaktor infoRepresentation of geographical distribution of servers is possible
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
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Eventual Consistency
Tunable Consistency infocan be individually decided for each write operation
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja infonicht für MyISAM Storage Enginenein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenjaneinneinACID at shard levelnein infoAtomicity and isolation are supported for single operations
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engineja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinneinjaja infoin-memory tables
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAdministrators, Users, GroupsAzure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder RollenAccess rights for users can be defined per object
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DolphinDBHeroicMicrosoft Azure Data ExplorerPlanetScaleScyllaDB
Specific characteristicsScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted...
» mehr
Competitive advantagesHighly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions...
» mehr
Typical application scenariosScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at...
» mehr
Key customersDiscord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,...
» mehr
Market metricsScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput...
» mehr
Licensing and pricing modelsScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DolphinDBHeroicMicrosoft Azure Data ExplorerPlanetScaleScyllaDB
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates
31. Mai 2024, azure.microsoft.com

Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates
20. Februar 2024, azure.microsoft.com

Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates
8. Januar 2024, azure.microsoft.com

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ...
5. Februar 2024, azure.microsoft.com

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

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PlanetScale ends free tier services and chops some staff
11. März 2024, The Register

PlanetScale forks MySQL to add vector support
1. Juni 2024, Yahoo Movies Canada

PlanetScale forks MySQL to add vector support
3. Oktober 2023, TechCrunch

PlanetScale Named to Fortune 2023 Best Small Workplaces
31. August 2023, Business Wire

PlanetScale review: Horizontally scalable MySQL in the cloud
1. September 2021, InfoWorld

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Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla
26. April 2024, InfoQ.com

ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels
17. Oktober 2023, Datanami

Running ScyllaDB NoSQL on Kubernetes with Spot Instances
10. Juli 2023, The New Stack

ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services
6. Januar 2023, AWS Blog

ScyllaDB Database Review | eWeek
21. August 2018, eWeek

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