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

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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenPinecone  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionFully managed big data interactive analytics platformData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsA managed, cloud-native vector database
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMSVektor 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
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte3,23
Rang#92  Overall
#2  Vektor DBMS
Websitewww.esgyn.cnazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.ibm.com/­products/­netezzawww.pinecone.io
Technische Dokumentationdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerdocs.pinecone.io/­docs/­overview
EntwicklerEsgynMicrosoftIBMPinecone Systems, Inc
Erscheinungsjahr2015201920002019
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziellkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinja
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, Java
Server BetriebssystemeLinuxgehostetLinux infoIn Appliance inkludiertgehostet
DatenschemajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesjaString, Number, Boolean
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLjaKusto Query Language (KQL), SQL subsetjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
OLE DB
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Python
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored ProceduresYes, possible languages: KQL, Python, Rja
Triggersneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
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-StandardAzure 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
EsgynDBMicrosoft Azure Data ExplorerNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntPinecone
DB-Engines Blog Posts

Vector databases
2. Juni 2023, Matthias Gelbmann

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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20. Februar 2024, Microsoft

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8. Januar 2024, Microsoft

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ...
5. Februar 2024, Microsoft

New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates
24. Januar 2024, Microsoft

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Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

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

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

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime | Amazon Web Services
21. August 2019, AWS Blog

Netezza Performance Server
12. August 2020, IBM

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AWS Marketplace: Pinecone Vector Database - Annual Commit Comments
4. Juni 2024, AWS Blog

Pinecone launches its serverless vector database out of preview
21. Mai 2024, TechCrunch

Gathr partners with Pinecone to accelerate Generative AI adoption
7. Juni 2024, InvestorsObserver

Pinecone launches serverless edition of its vector database on AWS
22. Mai 2024, SiliconANGLE News

Pinecone Names Lauren Nemeth COO and Bob Muglia as Board Member - High-Performance Computing News Analysis
3. Juni 2024, insideHPC

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