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Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. H2GIS vs. Hive vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | H2 Xaus Vergleich ausschliessen | H2GIS Xaus Vergleich ausschliessen | Hive Xaus Vergleich ausschliessen | Kinetica Xaus Vergleich ausschliessen | Microsoft Azure Data Explorer Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server. | Spatial extension of H2 | Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | Fully managed big data interactive analytics platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS | Spatial DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS  column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Spatial DBMS | Relational DBMS | Spatial DBMS Time Series 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 engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.h2database.com | www.h2gis.org | hive.apache.org | www.kinetica.com | azure.microsoft.com/services/data-explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | www.h2database.com/html/main.html | www.h2gis.org/docs/home | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | docs.kinetica.com | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Thomas Mueller | CNRS | Apache Software Foundation Ursprünglich von Facebook entwickelt | Kinetica | Microsoft | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2005 | 2013 | 2012 | 2012 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 2.2.220, Juli 2023 | 3.1.3, April 2022 | 7.1, August 2021 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | Open Source dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license) | Open Source LGPL 3.0 | Open Source Apache Version 2 | kommerziell | kommerziell | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | Java | Java | Java | C, C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | Alle Betriebssysteme mit einer Java VM | Alle Betriebssysteme mit einer Java VM | Linux | gehostet | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | ja | ja | ja | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja | ja | ja 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 | nein | nein | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | ja | ja | all fields are automatically indexed | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ja | ja | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like DML and DDL statements | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | JDBC ODBC | JDBC ODBC Thrift | JDBC ODBC RESTful HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | Java | Java | C++ Java PHP Python | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | Java Stored Procedures and User-Defined Functions | ja basierend auf H2 | ja Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration | benutzerdefinierte Funktionen | Yes, possible languages: KQL, Python, R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | ja | ja | nein | ja triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | ja see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | keine | keine | Sharding | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database | ja basierend auf H2 | frei wählbarer Replikationsfaktor | Source-Replica Replikation | ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | nein | ja Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt | nein | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | ja | ja | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | ACID | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja | ja | ja GPU vRAM or System RAM | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | ja basierend auf H2 | Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene | Azure Active Directory Authentication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| H2 | H2GIS | Hive | Kinetica | Microsoft Azure Data Explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines Blog Posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ... Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services bereitgestellt von Google News | Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search bereitgestellt von Google News | We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ... New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates bereitgestellt von Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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