DBMS > Geode vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sadas Engine

Vergleich der Systemeigenschaften Geode vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sadas Engine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Geode is a distributed data container, pooling memory, CPU, network resources, and optionally local disk across multiple processes

Fully managed big data interactive analytics platform

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

column oriented

Relational DBMS

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	1,92
Rang	#131	Overall
	#23	Key-Value Stores

Punkte	4,38
Rang	#77	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Website

geode.apache.org

azure.microsoft.com/services/data-explorer

www.sadasengine.com

Technische Dokumentation

geode.apache.org/docs

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

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

Entwickler

Originally developed by Gemstone. They outsourced the project to Apache in 2015 but still deliver a commercial version as Gemfire.

Microsoft

SADAS s.r.l.

Erscheinungsjahr

2002

2019

2006

Aktuelle Version

1.1, February 2017

cloud service with continuous releases

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2; commercial licenses available as Gemfire

kommerziell

free trial version available

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

C++

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

the JDK (8 or later) is also required

gehostet

AIX
Linux
Windows

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

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (OQL)

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

APIs und andere Zugriffskonzepte

Java Client API
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API

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

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
All JVM based languages
C++
Groovy
Java
Scala

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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Yes, possible languages: KQL, Python, R

nein

Triggers

Cache Event Listeners

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

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation

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

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

yes, on a single node

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

managed by 'Learn by Usage'

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights per client and object definable

Azure Active Directory Authentication

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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20. März 2019, InfoQ.com

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23. Januar 2024, Microsoft

Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark
16. August 2022, Microsoft

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13. Juli 2023, microsoft.com

Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation
11. Februar 2019, Microsoft

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23. Mai 2023, Microsoft

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