DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > DuckDB vs. EsgynDB vs. MarkLogic vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften DuckDB vs. EsgynDB vs. MarkLogic vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDuckDB  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenMarkLogic  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungAn embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMSEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionOperational and transactional Enterprise NoSQL databaseFully managed big data interactive analytics platformRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Native XML DBMS
RDF Store infoab Version 7
Suchmaschine
Relational DBMS infocolumn orientedRDF Store
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
Punkte4,63
Rang#69  Overall
#37  Relational DBMS
Punkte0,25
Rang#312  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte5,18
Rang#63  Overall
#11  Document Stores
#1  Native XML DBMS
#1  RDF Stores
#7  Suchmaschinen
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,74
Rang#222  Overall
#9  RDF Stores
Websiteduckdb.orgwww.esgyn.cnwww.progress.com/­marklogicazure.microsoft.com/­services/­data-explorerrdf4j.org
Technische Dokumentationduckdb.org/­docswww.progress.com/­marklogic/­documentationdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerrdf4j.org/­documentation
EntwicklerEsgynMarkLogic Corp.MicrosoftSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr20182015200120192004
Aktuelle Version1.0.0, Juni 202411.0, December 2022cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoMIT Licensekommerziellkommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarkommerziellOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++, JavaC++Java
Server BetriebssystemeserverlosLinuxLinux
OS X
Windows
gehostetLinux
OS X
Unix
Windows
Datenschemajajaschemafrei infoSchema kann erzwungen werdenFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja infoRDF Schemas
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja 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, XSLTneinneinjaja
Sekundärindizesjajajaall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLjajaja infoSQL92Kusto Query Language (KQL), SQL subsetnein
APIs und andere ZugriffskonzepteArrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API infoProprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C# info3rd party driver
C++
Crystal info3rd party driver
Go info3rd party driver
Java
Lisp info3rd party driver
Python
R
Ruby info3rd party driver
Rust
Swift
Zig info3rd party driver
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJava Stored Proceduresja infovia XQuery or JavaScriptYes, possible languages: KQL, Python, Rja
Triggersneinneinjaja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenkeineMulti-source replication between multi datacentersjaja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaja infoÃœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce JobsSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACID infocan act as a resource manager in an XA/JTA transactionneinACID infoIsolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenyes, multi-version concurrency control (MVCC)jajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinyes, with Range Indexesnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardRollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und SubdokumentenebeneAzure 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

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

Weitere Ressourcen
DuckDBEsgynDBMarkLogicMicrosoft Azure Data ExplorerRDF4J infoformerly known as Sesame
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

MotherDuck Announces General Availability; Brings Simplicity and Power of DuckDB in a Serverless Data Warehouse
11. Juni 2024, PR Newswire

DuckDB: The tiny but powerful analytics database
15. Mai 2024, InfoWorld

DuckDB promises greater stability with 1.0 release
5. Juni 2024, The Register

My First Billion (of Rows) in DuckDB | by João Pedro | May, 2024
1. Mai 2024, Towards Data Science

DuckDB: In-Process Python Analytics for Not-Quite-Big Data
31. Mai 2024, The New Stack

bereitgestellt von Google News

MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024
22. April 2024, Medium

Database Platform to Simplify Complex Data | Progress Marklogic
7. Februar 2023, Progress Software

AI can make logistics data as valuable as intelligence or operational data for mission success
17. April 2024, Breaking Defense

Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes
1. Februar 2024, release.nl

Intelligence for multi-domain warfighters can now be sourced from logistics operations
13. Mai 2024, Breaking Defense

bereitgestellt von Google News

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
8. Januar 2024, Microsoft

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

Migration of Azure Virtual Network injected Azure Data Explorer cluster to Private Endpoints | Azure updates
4. Dezember 2023, Microsoft

bereitgestellt von Google News

GraphDB Goes Open Source
27. Januar 2020, iProgrammer

Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt