DBMS > Firebase Realtime Database vs. Heroic vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften Firebase Realtime Database vs. Heroic vs. Microsoft Azure Data Explorer

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Fully managed big data interactive analytics platform

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Time Series DBMS

Relational DBMS

column oriented

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	18,58
Rang	#38	Overall
	#6	Document Stores

Punkte	0,74
Rang	#267	Overall
	#22	Time Series DBMS

Punkte	6,50
Rang	#68	Overall
	#37	Relational DBMS

Website

firebase.google.com/products/realtime-database

spotify.github.io/heroic/#!/index

azure.microsoft.com/services/data-explorer

Technische Dokumentation

firebase.google.com/docs/database

spotify.github.io/heroic/#!/docs/overview

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

Entwickler

Google

acquired by Google 2014

Spotify

Microsoft

Erscheinungsjahr

2012

2014

2019

Aktuelle Version

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Datenschema

schemafrei

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

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

via Elasticsearch

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

APIs und andere Zugriffskonzepte

Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript
Objective-C

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

limited functionality with using 'rules'

nein

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Triggers

Callbacks are triggered when data changes

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

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

if the client is offline
Immediate Consistency

if the client is online

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

yes, based on authentication and database rules

Azure Active Directory Authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Azure Data Explorer is a fast and highly scalable data exploration service for log...
» mehr

Competitive advantages

Kusto Query Language (innovative query language, optimized for high performance data...
» mehr

Typical application scenarios

IoT applications IoT devices generate billions of sensor readings. Normalizing and...
» mehr

Key customers

Microsoft, DocuSign, Taboola, Bosch, Siemens Healthineers, Bühler, Ecolab, Zoomd
» mehr

Market metrics

Azure Data Explorer is the data service for Azure Monitor, Azure Time Series Insights,...
» mehr

Licensing and pricing models

An Azure Data Explorer cluster is a pair of engine and data management clusters which...
» mehr

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

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Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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