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DBMS > Drizzle vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopFully managed big data interactive analytics platformSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument 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
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitehive.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorerspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2008201220192014
Aktuelle Version7.2.4, September 20123.1.3, April 2022cloud service with continuous releases3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU GPLOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaScala
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetLinux
OS X
Windows
DatenschemajajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
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-typesja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjajaall fields are automatically indexednein
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären ErweiterungenSQL-like DML and DDL statementsKusto Query Language (KQL), SQL subsetSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCJDBC
ODBC
Thrift
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
C++
Java
PHP
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationYes, possible languages: KQL, Python, Rnein
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
frei wählbarer Replikationsfaktorja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAzure Active Directory Authenticationnein

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

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Weitere Ressourcen
DrizzleHiveMicrosoft Azure Data ExplorerSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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