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DBMS > Hazelcast vs. Hive vs. IRONdb vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Hazelcast vs. Hive vs. IRONdb vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHazelcast  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessen
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungA widely adopted in-memory data gridData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityFully managed big data interactive analytics platformRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRDF Store
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoJSON support with IMDG 3.12Document 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
Punkte5,46
Rang#61  Overall
#7  Key-Value Stores
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,74
Rang#222  Overall
#9  RDF Stores
Websitehazelcast.comhive.apache.orgwww.circonus.com/solutions/time-series-database/azure.microsoft.com/­services/­data-explorerrdf4j.org
Technische Dokumentationhazelcast.org/­imdg/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.circonus.com/irondb/category/getting-starteddocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerrdf4j.org/­documentation
EntwicklerHazelcastApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltCirconus LLC.MicrosoftSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.
Erscheinungsjahr20082012201720192004
Aktuelle Version5.3.6, November 20233.1.3, April 2022V0.10.20, January 2018cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2; commercial licenses availableOpen Source infoApache Version 2kommerziellkommerziellOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJavaC und C++Java
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinuxgehostetLinux
OS X
Unix
Windows
DatenschemaschemafreijaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja infoRDF Schemas
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infotext, numeric, histogramsja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTja infothe object must implement a serialization strategyneinja
Sekundärindizesjajaneinall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)Kusto Query Language (KQL), SQL subsetnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
HTTP APIMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala
C++
Java
PHP
Python
.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Java
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoEvent Listeners, Executor Servicesja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationyes, in LuaYes, possible languages: KQL, Python, Rja
Triggersja infoEventsneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingAutomatic, metric affinity per nodeSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoReplicated Mapfrei wählbarer Replikationsfaktorconfigurable replication factor, datacenter awareja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparknein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user infoRaft Consensus AlgorithmEventual ConsistencyImmediate consistency per node, eventual consistency across nodesEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenone or two-phase-commit; repeatable reads; read commitedneinneinneinACID infoIsolation abhängig vom verwendeten API
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstützt
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleRole-based access controlZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenneinAzure Active Directory Authenticationnein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
HazelcastHiveIRONdbMicrosoft Azure Data ExplorerRDF4J infoformerly known as Sesame
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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