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

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

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Fully managed big data interactive analytics platform

A typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

column oriented

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

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	0,79
Rang	#210	Overall
	#14	Suchmaschinen

Website

www.esgyn.cn

azure.microsoft.com/services/data-explorer

typesense.org

Technische Dokumentation

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

typesense.org/docs

Entwickler

Esgyn

Microsoft

Erscheinungsjahr

2015

2019

2015

Aktuelle Version

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL V3

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Linux

Datenschema

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

schemafrei

pre-defined schema optional

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

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

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

Triggers

nein

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

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

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.

Multi-source replication using RAFT

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

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.

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