DB-EnginesInfluxDB: Focus on building software with an easy-to-use serverless, scalable time series platformEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Graphite vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Graphite vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGoogle'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 infoThe storage layer (fixed size database) is called WhisperData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopFully managed big data interactive analytics platformData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoIf 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 infothis 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 infosupport 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 infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte4,57
Rang#73  Overall
#5  Time Series DBMS
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Punkte9,06
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­bigtablegithub.com/­graphite-project/­graphite-webhive.apache.orgazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.ibm.com/­products/­netezza
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsgraphite.readthedocs.iocwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerGoogleChris DavisApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltMicrosoftIBM
Erscheinungsjahr20152006201220192000
Aktuelle Version3.1.3, April 2022cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2kommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
Unix
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetLinux infoIn Appliance inkludiert
DatenschemaschemafreijajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinNumeric data onlyjaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesneinneinjaall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like DML and DDL statementsKusto Query Language (KQL), SQL subsetja
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP API
Sockets
JDBC
ODBC
Thrift
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
PHP
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationYes, possible languages: KQL, Python, Rja
Triggersneinneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zoneskeinefrei wählbarer Replikationsfaktorja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)keineEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infolockingjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenAzure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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
Google Cloud BigtableGraphiteHiveMicrosoft Azure Data ExplorerNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Cloud adds vector support to all its database offerings
29. Februar 2024, InfoWorld

Google expands BigQuery with Gemini, brings vector support to cloud databases
29. Februar 2024, VentureBeat

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

bereitgestellt von Google News

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

The value of time series data and TSDBs
10. Juni 2021, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0
30. April 2024, GlobeNewswire

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Apache Hive 4.0 Launches, Revolutionizing Data Management and Analysis
1. Mai 2024, MyChesCo

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

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

Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog
13. Juli 2023, Microsoft

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

Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog
23. Mai 2023, Microsoft

Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services
7. Februar 2019, Microsoft

bereitgestellt von Google News

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

Tackling AI's data challenges with IBM databases on AWS
14. März 2024, IBM

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

AllegroGraph logo

Graph Database Leader for AI Knowledge Graph Applications - The Most Secure Graph Database Available.
Free Download

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt