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Vergleich der Systemeigenschaften GridDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Prometheus vs. Spark SQL
Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | GridDB Xaus Vergleich ausschliessen | IBM Db2 Event Store Xaus Vergleich ausschliessen | Microsoft Azure Data Explorer Xaus Vergleich ausschliessen | Prometheus Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | Fully managed big data interactive analytics platform | Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primäres Datenbankmodell | Time Series DBMS | Event Store Time Series DBMS | Relational DBMS column oriented | Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundäre Datenbankmodelle | Key-Value Store Relational DBMS | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | griddb.net | www.ibm.com/products/db2-event-store | azure.microsoft.com/services/data-explorer | prometheus.io | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | docs.griddb.net | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | prometheus.io/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Toshiba Corporation | IBM | Microsoft | Apache Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 2013 | 2017 | 2019 | 2015 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | 5.1, August 2022 | 2.0 | cloud service with continuous releases | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz Commercial or Open Source | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | kommerziell free developer edition available | kommerziell | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementierungssprache | C++ | C und C++ | Go | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | Linux | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | gehostet | Linux Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | ja | ja | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | 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 | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | ja | nein Importieren von XML Daten möglich | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja | nein | all fields are automatically indexed | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | ja through the embedded Spark runtime | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | nein | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | JDBC ODBC Proprietäres Protokoll RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | .Net C++ Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Python Ruby | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts Stored Procedures | nein | ja | Yes, possible languages: KQL, Python, R | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | ja | nein | ja see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | Source-Replica Replikation | Active-active shard replication | ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | ja mittels Federation | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs | nein | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate consistency within container, eventual consistency across containers | Eventual Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | keine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID at container level | nein | nein | 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 | ja | ja | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Access rights for users can be defined per database | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Azure Active Directory Authentication | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
GridDB | IBM Db2 Event Store | Microsoft Azure Data Explorer | Prometheus | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | 1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system. » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | GitHub trending repository » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription) » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
GridDB | IBM Db2 Event Store | Microsoft Azure Data Explorer | Prometheus | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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