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

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Name	chDB  Xaus Vergleich ausschliessen	EsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen	Typesense  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse	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	Relational DBMS	Relational DBMS column oriented	Suchmaschine
Sekundäre Datenbankmodelle	Time Series DBMS		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 0,07 Rang #376   Overall #158   Relational DBMS	Punkte 0,25 Rang #312   Overall #138   Relational DBMS	Punkte 3,80 Rang #81   Overall #43   Relational DBMS	Punkte 0,76 Rang #219   Overall #14   Suchmaschinen
Website	github.com/­chdb-io/­chdb	www.esgyn.cn	azure.microsoft.com/­services/­data-explorer	typesense.org
Technische Dokumentation	doc.chdb.io		docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer	typesense.org/­docs
Entwickler		Esgyn	Microsoft
Erscheinungsjahr	2023	2015	2019	2015
Aktuelle Version			cloud service with continuous releases
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source Apache Version 2.0	kommerziell	kommerziell	Open Source GPL V3
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	nein	ja	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	serverlos	Linux	gehostet	Linux
Datenschema		ja	Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)	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
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT		nein	ja
Sekundärindizes		ja	all fields are automatically indexed	ja
SQL Support of SQL	Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)	ja	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	Bun C C++ Go JavaScript (Node.js) Python Rust	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	ja see docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten		Sharding	Sharding Implicit feature of the cloud service
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.	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
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System		Immediate Consistency	Eventual Consistency Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität		ja	nein	nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen		ACID	nein	nein
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen		ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten		ja	ja	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		nein	nein	ja
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.
Weitere Ressourcen
	chDB	EsgynDB	Microsoft Azure Data Explorer	Typesense
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