DBMS > EsgynDB vs. HugeGraph vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. HugeGraph vs. Microsoft Azure Data Explorer

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Fully managed big data interactive analytics platform

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS

Relational DBMS

column oriented

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	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

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

Website

www.esgyn.cn

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

azure.microsoft.com/services/data-explorer

Technische Dokumentation

hugegraph.apache.org/docs

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

Entwickler

Esgyn

Baidu

Microsoft

Erscheinungsjahr

2015

2018

2019

Aktuelle Version

0.9

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux
macOS
Unix

gehostet

Datenschema

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

also supports composite index and range index

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Groovy
Java
Python

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

asynchronous Gremlin script jobs

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Triggers

nein

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

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

via hugegraph-spark

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

edges in graph

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

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

Users, roles and permissions

Azure Active Directory Authentication

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

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