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Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SpatiaLite vs. Typesense

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Name	EsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen	SpatiaLite  Xaus Vergleich ausschliessen	Typesense  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion	Fully managed big data interactive analytics platform	Spatial extension of SQLite	A typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity
Primäres Datenbankmodell	Relational DBMS	Relational DBMS column oriented	Spatial DBMS	Suchmaschine
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	Relational DBMS
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 1,63 Rang #146   Overall #3   Spatial DBMS	Punkte 0,76 Rang #219   Overall #14   Suchmaschinen
Website	www.esgyn.cn	azure.microsoft.com/­services/­data-explorer	www.gaia-gis.it/­fossil/­libspatialite/­index	typesense.org
Technische Dokumentation		docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer	www.gaia-gis.it/­gaia-sins/­spatialite_topics.html	typesense.org/­docs
Entwickler	Esgyn	Microsoft	Alessandro Furieri
Erscheinungsjahr	2015	2019	2008	2015
Aktuelle Version		cloud service with continuous releases	5.0.0, August 2020
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	kommerziell	Open Source MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1	Open Source GPL V3
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		C++	C++
Server Betriebssysteme	Linux	gehostet	serverlos	Linux
Datenschema	ja	Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)	ja	schemafrei pre-defined schema optional
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	ja	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	ja	ja
SQL Support of SQL	ja	Kusto Query Language (KQL), SQL subset	ja	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte	ADO.NET JDBC ODBC	Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API		RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen	All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net	.Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R		.Net community maintained Clojure community maintained Dart community maintained Go community maintained Java community maintained JavaScript Perl community maintained PHP Python Ruby Rust community maintained Swift community maintained
Server-seitige Scripts Stored Procedures	Java Stored Procedures	Yes, possible languages: KQL, Python, R	nein	nein
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	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	Multi-source replication using RAFT
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
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	ja	nein	ja	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	ACID	nein	ACID	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten	nein	nein	ja	ja
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	SpatiaLite	Typesense
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