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DBMS > EsgynDB vs. Graphite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Graphite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData logging and graphing tool for time series data infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperFully managed big data interactive analytics platformData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series 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
Punkte0,25
Rang#312  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte4,83
Rang#67  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Websitewww.esgyn.cngithub.com/­graphite-project/­graphite-webazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.ibm.com/­products/­netezza
Technische Dokumentationgraphite.readthedocs.iodocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerEsgynChris DavisMicrosoftIBM
Erscheinungsjahr2015200620192000
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellkommerziell
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++, JavaPython
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Unix
gehostetLinux infoIn Appliance inkludiert
DatenschemajajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaNumeric data onlyja 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, XSLTneinneinja
Sekundärindizesjaneinall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLjaneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetja
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
HTTP API
Sockets
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetJavaScript (Node.js)
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresneinYes, possible languages: KQL, Python, Rja
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacenterskeineja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencykeineEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infolockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinAzure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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
EsgynDBGraphiteMicrosoft Azure Data ExplorerNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, ibm.com

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

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

Netezza Performance Server
12. August 2020, ibm.com

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

bereitgestellt von Google News



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