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	4,38
Rang	#77	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#53	Document Stores
	#20	Object oriented DBMS

Website

www.esgyn.cn

azure.microsoft.com/services/data-explorer

origodb.com

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

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

origodb.com/docs

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Esgyn

Microsoft

Robert Friberg et al

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2015

2019

2009

under the name LiveDB

2014

Aktuelle Version

cloud service with continuous releases

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux
Windows

Linux

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

User defined using .NET types and collections

XML Unterstützung

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

nein

can be achieved using .NET

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

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

.NET Client API
HTTP API
LINQ

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

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

.Net

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Java Stored Procedures

Triggers

nein

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

Domain Events

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontale Partitionierung

client side managed; servers are not synchronized

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-source replication between multi datacenters

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

Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

depending on model

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Write ahead log

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

Azure Active Directory Authentication

Role based authorization

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark
16. August 2022, azure.microsoft.com

Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog
13. Juli 2023, Microsoft

General availability: New KQL function to enrich your data analysis with geographic context | Azure updates
6. Juni 2023, azure.microsoft.com

Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection
16. Januar 2020, azure.microsoft.com

Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation
11. Februar 2019, azure.microsoft.com

bereitgestellt von Google News

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

An Open Source Tour de Force at Apache: Big Data 2016
11. Mai 2016, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk