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DBMS > Heroic vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Splice Machine vs. Teradata Aster

Vergleich der Systemeigenschaften Heroic vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Splice Machine vs. Teradata Aster

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTeradata Aster  Xaus Vergleich ausschliessen
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchFully managed big data interactive analytics platformOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkPlatform for big data analytics on multistructured data sources and types
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMS infocolumn orientedRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument 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
Punkte0,46
Rang#265  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitegithub.com/­spotify/­heroicazure.microsoft.com/­services/­data-explorersplicemachine.com
Technische Dokumentationspotify.github.io/­heroicdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorersplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerSpotifyMicrosoftSplice MachineTeradata
Erscheinungsjahr2014201920142005
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases3.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availablekommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
DatenschemaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)jaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) infodefined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja infoin Aster File Store
Sekundärindizesja infovia Elasticsearchall fields are automatically indexedjaja
SQL infoSupport of SQLneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteHQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
C
C#
C++
Java
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinYes, possible languages: KQL, Python, Rja infoJavaR packages
Triggersneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar PartitioningSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjaja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation
ja infoDimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkYes, via Full Spark Integrationja infoSQL Map-Reduce Framework
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAzure Active Directory AuthenticationAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
HeroicMicrosoft Azure Data ExplorerSplice MachineTeradata Aster
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

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

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

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

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

Migration of Azure Virtual Network injected Azure Data Explorer cluster to Private Endpoints | Azure updates
4. Dezember 2023, Microsoft

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Real-time machine learning with Splice Machine's ML Manager
17. April 2019, TechTarget

How To Axe Db2 But Keep Your Code
10. März 2020, Towards Data Science

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Teradata Enhances Big Data Analytics Platform
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon
23. Mai 2014, Northwestern Engineering

Teradata Provides the Simplest Way to Bring the Science of Data to the Art of Business
22. September 2011, PR Newswire

Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom
23. April 2015, The Register

Teradata unveils improved QueryGrid connectors
21. April 2015, CIO

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