DBMS > Google Cloud Datastore vs. IBM Db2 Event Store vs. MaxDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Prometheus
Vergleich der Systemeigenschaften Google Cloud Datastore vs. IBM Db2 Event Store vs. MaxDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Prometheus
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Google Cloud Datastore Xaus Vergleich ausschliessen | IBM Db2 Event Store Xaus Vergleich ausschliessen | MaxDB  formerly named Adabas-D Xaus Vergleich ausschliessen | Microsoft Azure Data Explorer Xaus Vergleich ausschliessen | Prometheus Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | A robust and reliable RDBMS optimized to run all major SAP solutions | Fully managed big data interactive analytics platform | Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Document Store | Event Store Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | Time Series 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 engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | cloud.google.com/datastore | www.ibm.com/products/db2-event-store | maxdb.sap.com | azure.microsoft.com/services/data-explorer | prometheus.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | cloud.google.com/datastore/docs | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | maxdb.sap.com/documentation | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | prometheus.io/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | IBM | SAP, acquired from Software AG (Adabas-D) in 1997 | Microsoft | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2008 | 2017 | 1984 | 2019 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 2.0 | 7.9.10.12, Februar 2024 | cloud service with continuous releases | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell | kommerziell free developer edition available | kommerziell Limitierte Community Edition gratis | kommerziell | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | ja | nein | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C und C++ | C++ | Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | gehostet | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | AIX HP-UX Linux Solaris Windows | gehostet | Linux Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | schemafrei | ja | ja | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja, Details hier | ja | ja | ja bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | Numeric data only | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | nein | ja | nein Importieren von XML Daten möglich | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | nein | ja | all fields are automatically indexed | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like query language (GQL) | ja through the embedded Spark runtime | ja | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | gRPC (using protocol buffers) API RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC WebDAV | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | RESTful HTTP/JSON API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | .Net C# Java Perl PHP Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | .Net C++ Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Python Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | mit Google App Engine | ja | ja | Yes, possible languages: KQL, Python, R | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | Callbacks mit Google Apps Engine | nein | ja | ja see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding | Sharding | keine | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | Multi-source replication using Paxos | Active-active shard replication | Source-Replica Replikation | ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | ja mittels Federation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | ja mittels Google Cloud Dataflow | nein | nein | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent. | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | ja via ReferenceProperties or Ancestor paths | nein | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions | nein | ACID | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | No - written data is immutable | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | nein | ja | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Azure Active Directory Authentication | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Google Cloud Datastore | IBM Db2 Event Store | MaxDB formerly named Adabas-D | Microsoft Azure Data Explorer | Prometheus | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Google Cloud Stops Exit Fees BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace What is Google App Engine? | Definition from TechTarget Best cloud storage of 2024 Inside Google’s strategic move to eliminate customer cloud data transfer fees bereitgestellt von Google News | The vision for Db2 Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' Best cloud databases of 2022 bereitgestellt von Google News | SAP Content Server High Availability using Amazon EFS and SUSE | Amazon Web Services SAP Aligns Mainstream Maintenance Commitments Across Its Enterprise Solutions SIOS looks to boost SAP HANA automated replication Alibaba Cloud Offers Access to SAP Software for Customers Your SAP HANA Cheat Sheet: Milestones, Terms and More bereitgestellt von Google News | Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services Log and Telemetry Analytics Performance Benchmark bereitgestellt von Google News | VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools How to reduce Istio sidecar metric cardinality with Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk
