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Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. NSDb vs. RDF4J

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Name	EsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen	NSDb  Xaus Vergleich ausschliessen	RDF4J formerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion	Fully managed big data interactive analytics platform	Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes	RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Relational DBMS column oriented	Time Series DBMS	RDF Store
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 0,25 Rang #312   Overall #138   Relational DBMS	Punkte 3,80 Rang #81   Overall #43   Relational DBMS	Punkte 0,08 Rang #369   Overall #40   Time Series DBMS	Punkte 0,74 Rang #222   Overall #9   RDF Stores
Website	www.esgyn.cn	azure.microsoft.com/­services/­data-explorer	nsdb.io	rdf4j.org
Technische Dokumentation		docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer	nsdb.io/­Architecture	rdf4j.org/­documentation
Entwickler	Esgyn	Microsoft		Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr	2015	2019	2017	2004
Aktuelle Version		cloud service with continuous releases
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell	Open Source Apache Version 2.0	Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	ja	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache	C++, Java		Java, Scala	Java
Server Betriebssysteme	Linux	gehostet	Linux macOS	Linux OS X Unix Windows
Datenschema	ja	Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)		ja RDF Schemas
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types	yes: int, bigint, decimal, string	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	ja	nein
Sekundärindizes	ja	all fields are automatically indexed	all fields are automatically indexed	ja
SQL Support of SQL	ja	Kusto Query Language (KQL), SQL subset	SQL-like query language	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	ADO.NET JDBC ODBC	Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API	gRPC HTTP REST WebSocket	Java API RIO RDF Input/Output Sail API SeRQL Sesame RDF Query Language Sesame REST HTTP Protocol SPARQL
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net	.Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R	Java Scala	Java PHP Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures	Java Stored Procedures	Yes, possible languages: KQL, Python, R	nein	ja
Triggers	nein	ja see docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy		ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	Sharding	Sharding Implicit feature of the cloud service	Sharding	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	Multi-source replication between multi datacenters	ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.		keine
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	ja	Spark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-spark	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Eventual Consistency Immediate Consistency	Eventual Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	nein	nein	ACID Isolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	Using Apache Lucene	ja In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard	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
	EsgynDB	Microsoft Azure Data Explorer	NSDb	RDF4J formerly known as Sesame
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten		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		GraphDB Goes Open Source 27. Januar 2020, iProgrammer Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer 13. Juni 2019, Markets Insider bereitgestellt von Google News

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