DBMS > EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Riak TS

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Fully managed big data interactive analytics platform

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

column oriented

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

If 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

this 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

support 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

see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	14,29
Rang	#39	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	4,38
Rang	#77	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

www.esgyn.cn

firebase.google.com/products/realtime-database

cloud.google.com/bigtable

azure.microsoft.com/services/data-explorer

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/database

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer

www.tiot.jp/riak-docs/riak/ts/latest

Entwickler

Esgyn

Google

acquired by Google 2014

Google

Microsoft

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2015

2012

2015

2019

2015

Aktuelle Version

cloud service with continuous releases

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++, Java

Erlang

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
OS X

Datenschema

schemafrei

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

nein

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Java
JavaScript
Objective-C

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

nein

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Erlang

Triggers

nein

Callbacks are triggered when data changes

nein

see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes, based on authentication and database rules

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Azure Active Directory Authentication

nein

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

DB-Engines Blog Posts

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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