DBMS > GridDB vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften GridDB vs. Microsoft Azure Data Explorer

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Unsere Besucher vergleichen GridDB und Microsoft Azure Data Explorer oft mit TimescaleDB, InfluxDB und Apache Pinot.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data

Fully managed big data interactive analytics platform

Primäres Datenbankmodell

Time Series DBMS

Relational DBMS

column oriented

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

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	1,99
Rang	#121	Overall
	#10	Time Series DBMS

Punkte	3,57
Rang	#81	Overall
	#44	Relational DBMS

Website

griddb.net

azure.microsoft.com/services/data-explorer

Technische Dokumentation

docs.griddb.net

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

Entwickler

Toshiba Corporation

Microsoft

Erscheinungsjahr

2013

2019

Aktuelle Version

5.1, August 2022

cloud service with continuous releases

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

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

C++

Server Betriebssysteme

Linux

gehostet

Datenschema

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp

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

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API

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

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Triggers

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

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

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

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate consistency within container, eventual consistency across containers

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID at container level

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users can be defined per database

Azure Active Directory Authentication

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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,
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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

General Availability of GridDB® 5.5 Enterprise Edition ~Enhancing the efficiency of IoT system development and operation through the implementation of SQL Cost-Based Optimization and Automatic Time-Series Data Aggregation Functions~ | Toshiba
16. Januar 2024, global.toshiba

Toshiba launches cloudy managed IoT database service running its own GridDB
8. April 2021, The Register

TOSHIBA DIGITAL SOLUTIONS CORPORATION
1. November 2020, global.toshiba

Now Features Scale-Out and Scale-Up combo for Petabyte-scale Data Management
3. Dezember 2019, global.toshiba

IoT: Opt for the Right Open Source Database
11. August 2023, Open Source For You

bereitgestellt von Google News

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

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

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints
5. Februar 2024, Microsoft

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

General availability: Azure Data Explorer adds new geospatial capabilities
23. Januar 2024, Microsoft

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