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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  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 platformA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS infocolumn orientedTime Series 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
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte4,57
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Punkte4,64
Rang#71  Overall
#4  Time Series DBMS
Websitewww.esgyn.cngithub.com/­graphite-project/­graphite-webazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.timescale.com
Technische Dokumentationgraphite.readthedocs.iodocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerdocs.timescale.com
EntwicklerEsgynChris DavisMicrosoftTimescale
Erscheinungsjahr2015200620192017
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases2.13.0, November 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
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++, JavaPythonC
Server BetriebssystemeLinuxLinux
Unix
gehostetLinux
OS X
Windows
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, XSLTneinneinjaja
Sekundärindizesjaneinall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLjaneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
HTTP API
Sockets
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetJavaScript (Node.js)
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresneinYes, possible languages: KQL, Python, Rbenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding infoImplicit feature of the cloud serviceyes, across time and space (hash partitioning) attributes
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 info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencykeineEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinja
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 haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinAzure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
EsgynDBGraphiteMicrosoft Azure Data ExplorerTimescaleDB
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

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1. April 2022, Datanami

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
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InfluxDB: From Open Source Time Series Database to Millions in Revenue
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How Grafana made observability accessible
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Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
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