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Vergleich der Systemeigenschaften EJDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEJDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungEingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)Fully managed big data interactive analytics platformTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational 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
Punkte0,27
Rang#297  Overall
#44  Document Stores
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Websitegithub.com/­Softmotions/­ejdbazure.microsoft.com/­services/­data-explorertrafodion.apache.org
Technische Dokumentationgithub.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.mddocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorertrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerSoftmotionsMicrosoftApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr201220192014
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases2.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoGPLv2kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC++, Java
Server BetriebssystemeserverlosgehostetLinux
DatenschemaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja 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-typesja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesneinall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetja
APIs und andere ZugriffskonzepteIn-process LibraryMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenActionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinYes, possible languages: KQL, Python, RJava Stored Procedures
Triggersneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenkeineja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.ja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infoNormalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joinsneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoRead/Write Lockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleneinAzure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
EJDBMicrosoft Azure Data ExplorerTrafodion
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Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog
13. Juli 2023, Microsoft

Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation
11. Februar 2019, Microsoft

Microsoft Introduces Azure Integration Environments and Business Process Tracking in Public Preview
23. November 2023, InfoQ.com

Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services
7. Februar 2019, Microsoft

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SQL-on-Hadoop Database Trafodion Bridges Transactions and Analysis
24. Januar 2018, The New Stack

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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