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Vergleich der Systemeigenschaften EventStoreDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	EventStoreDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Microsoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessen	RDF4J formerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.	Fully managed big data interactive analytics platform	RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres Datenbankmodell	Event Store	Relational DBMS column oriented	RDF Store
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 1,19 Rang #173   Overall #1   Event Stores	Punkte 3,80 Rang #81   Overall #43   Relational DBMS	Punkte 0,74 Rang #222   Overall #9   RDF Stores
Website	www.eventstore.com	azure.microsoft.com/­services/­data-explorer	rdf4j.org
Technische Dokumentation	developers.eventstore.com	docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer	rdf4j.org/­documentation
Entwickler	Event Store Limited	Microsoft	Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr	2012	2019	2004
Aktuelle Version	21.2, Februar 2021	cloud service with continuous releases
Lizenz Commercial or Open Source	Open Source	kommerziell	Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	nein	ja	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache			Java
Server Betriebssysteme	Linux Windows	gehostet	Linux OS X Unix Windows
Datenschema		Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)	ja RDF Schemas
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date		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		ja
Sekundärindizes		all fields are automatically indexed	ja
SQL Support of SQL		Kusto Query Language (KQL), SQL subset	nein
APIs und andere Zugriffskonzepte		Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API	Java API RIO RDF Input/Output Sail API SeRQL Sesame RDF Query Language Sesame REST HTTP Protocol SPARQL
Unterstützte Programmiersprachen		.Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R	Java PHP Python
Server-seitige Scripts Stored Procedures		Yes, possible languages: KQL, Python, R	ja
Triggers		ja see docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicy	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten		Sharding Implicit feature of the cloud service	keine
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten		ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.	keine
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		Eventual Consistency Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität		nein
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen		nein	ACID Isolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen		ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten		ja	ja In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle		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
	EventStoreDB	Microsoft Azure Data Explorer	RDF4J formerly known as Sesame
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