DBMS > Firebird vs. Google Cloud Bigtable vs. Graphite vs. Microsoft Azure Data Explorer
Vergleich der Systemeigenschaften Firebird vs. Google Cloud Bigtable vs. Graphite vs. Microsoft Azure Data Explorer
Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Firebird Xaus Vergleich ausschliessen | Google Cloud Bigtable Xaus Vergleich ausschliessen | Graphite Xaus Vergleich ausschliessen | Microsoft Azure Data Explorer Xaus Vergleich ausschliessen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Firebird ist ein Open Source RDBMS abgeleitet von Borlands InterBase | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Data logging and graphing tool for time series data  The storage layer (fixed size database) is called Whisper | Fully managed big data interactive analytics platform | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Key-Value Store Wide Column 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 engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.firebirdsql.org | cloud.google.com/bigtable | github.com/graphite-project/graphite-web | azure.microsoft.com/services/data-explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | www.firebirdsql.org/en/reference-manuals | cloud.google.com/bigtable/docs | graphite.readthedocs.io | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Firebird Foundation | Chris Davis | Microsoft | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2000 Als Fork von Borlands InterBase | 2015 | 2006 | 2019 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 5.0.0, Jaenner 2024 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | Open Source Initial Developer's Public License | kommerziell | Open Source Apache 2.0 | kommerziell | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | ja | nein | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C und C++ | Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | AIX FreeBSD HP-UX Linux OS X serverlos Firebird Embedded ServerSolaris Unix Windows | gehostet | Linux Unix | gehostet | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | schemafrei | ja | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | nein | Numeric data only | ja 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 | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | nein | nein | all fields are automatically indexed | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ja | nein | nein | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | ADO.NET C/C++ API JDBC JaybirdODBC OLE DB | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | HTTP API Sockets | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | C C# C++ Delphi Java JavaScript Node.jsLua Perl PHP Python Ruby | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | JavaScript (Node.js) Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | PSQL | nein | nein | Yes, possible languages: KQL, Python, R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | ja | nein | nein | ja see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | keine | Sharding | keine | Sharding Implicit feature of the cloud service | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | Source-Replica Replikation | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | keine | ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | ja | nein | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | keine | Eventual Consistency Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | ja | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | Atomic single-row operations | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja MVCC Architektur, lesende Clients blockieren schreibende Clients nicht | ja | ja locking | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | nein | Azure Active Directory Authentication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Firebird | Google Cloud Bigtable | Graphite | Microsoft Azure Data Explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines Blog Posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | 12 Top Open Source Databases to Consider DoNot Team's New Firebird Backdoor Hits Pakistan and Afghanistan US and Australian police arrested Firebird RAT author and operator Albany Firebirds single-game tickets on sale Friday AFP arrests man over alleged creation and sale of 'Firebird' RAT bereitgestellt von Google News | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget Google announces Axion, its first Arm-based CPU for data centers Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Review: Google Bigtable scales with ease bereitgestellt von Google News | Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data InfluxDB: From Open Source Time Series Database to Millions in Revenue How Grafana made observability accessible Top 10 open-source application monitoring tools bereitgestellt von Google News | Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation bereitgestellt von Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk
