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DBMS > Drizzle vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza vs. Oracle Berkeley DB

Vergleich der Systemeigenschaften Drizzle vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza vs. Oracle Berkeley DB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  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.Fully managed big data interactive analytics platformData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsWeit verbreiteter In-Process Key-Value Store
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
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
Punkte3,28
Rang#83  Overall
#45  Relational DBMS
Punkte7,56
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte1,88
Rang#130  Overall
#23  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Websiteazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.ibm.com/­products/­netezzawww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.html
Technische Dokumentationdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.html
EntwicklerDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerMicrosoftIBMOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft
Erscheinungsjahr2008201920001994
Aktuelle Version7.2.4, September 2012cloud service with continuous releases18.1.40, Mai 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGNU GPLkommerziellkommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)
Server BetriebssystemeFreeBSD
Linux
OS X
gehostetLinux infoIn Appliance inkludiertAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
DatenschemajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)jaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexedjaja
SQL infoSupport of SQLja infomit propriätären ErweiterungenKusto Query Language (KQL), SQL subsetjaja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbar
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Java
PHP
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
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
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinYes, possible languages: KQL, Python, Rjanein
Triggersnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.ja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyneinja infoonly for the SQL API
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja 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 OperationenneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollePluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPAzure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptnein

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
DrizzleMicrosoft Azure Data ExplorerNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntOracle Berkeley DB
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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We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer
31. Mai 2024, Microsoft

Update records in a Kusto Database (public preview)
20. Februar 2024, Microsoft

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

Announcing General Availability of Graph Semantics in Kusto
27. Mai 2024, Microsoft

General availability: Azure Data Explorer adds new geospatial capabilities
23. Januar 2024, Microsoft

bereitgestellt von Google News

Unify and share data across Netezza and watsonx.data for new generative AI applications
21. Juni 2024, ibm.com

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime
21. August 2019, AWS Blog

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Copy data from Netezza to Azure with Azure Data Factory
9. September 2019, Microsoft

IBM Completes Acquisition of Netezza
11. November 2010, PR Newswire

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

What is NoSQL (Not Only SQL database)?
28. Februar 2022, TechTarget

Margo I. Seltzer
18. August 2020, Berkman Klein Center

Oracle acquires Sleepycat for code
17. August 2016, East Bay Times

How to store financial market data for backtesting
26. Januar 2019, Towards Data Science

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