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DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Graphite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sadas Engine vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Bigtable vs. Graphite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sadas Engine vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenGraphite  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenSadas Engine  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  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 WhisperFully managed big data interactive analytics platformSADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environmentsA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellKey-Value Store
Wide Column Store
Time Series DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMSDocument Store
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
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte4,83
Rang#67  Overall
#4  Time Series DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#373  Overall
#157  Relational DBMS
Punkte0,18
Rang#332  Overall
#46  Document Stores
Websitecloud.google.com/­bigtablegithub.com/­graphite-project/­graphite-webazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.sadasengine.comgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigtable/­docsgraphite.readthedocs.iodocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerwww.sadasengine.com/­en/­sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/­#documentationwww.xtdb.com/­docs
EntwicklerGoogleChris DavisMicrosoftSADAS s.r.l.Juxt Ltd.
Erscheinungsjahr20152006201920062019
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases8.01.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellkommerziell infofree trial version availableOpen Source infoMIT License
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

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ImplementierungssprachePythonC++Clojure
Server BetriebssystemegehostetLinux
Unix
gehostetAIX
Linux
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
DatenschemaschemafreijaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)jaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinNumeric data onlyja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjaneinnein
Sekundärindizesneinneinall fields are automatically indexedjaja
SQL infoSupport of SQLneinneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetjaeingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP API
Sockets
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
HTTP REST
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinneinYes, possible languages: KQL, Python, Rneinnein
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding infoImplicit feature of the cloud servicehorizontale Partitionierungkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zoneskeineja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keineja, jeder Knoten hat alle Daten
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)keineEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infolockingjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajayes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja infomanaged by 'Learn by Usage'
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinAzure Active Directory AuthenticationAccess 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
Google Cloud BigtableGraphiteMicrosoft Azure Data ExplorerSadas EngineXTDB infoformerly named Crux
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

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1. März 2024, Forbes

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

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

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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

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

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

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

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We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates
31. Mai 2024, Microsoft

Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates
20. Februar 2024, Microsoft

Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates
8. Januar 2024, Microsoft

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ...
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New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates
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