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DBMS > Hive vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. OpenTSDB vs. Teradata Aster

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. OpenTSDB vs. Teradata Aster

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameHive  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenOpenTSDB  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.
KurzbeschreibungData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopDistributed Event Store optimized for Internet of Things use casesFully managed big data interactive analytics platformSkalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBasePlatform for big data analytics on multistructured data sources and types
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSEvent Store
Time Series DBMS
Relational DBMS infocolumn orientedTime Series 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
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,27
Rang#309  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte1,68
Rang#142  Overall
#12  Time Series DBMS
Websitehive.apache.orgwww.ibm.com/­products/­db2-event-storeazure.microsoft.com/­services/­data-exploreropentsdb.net
Technische Dokumentationcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storedocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-exploreropentsdb.net/­docs/­build/­html/­index.html
EntwicklerApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltIBMMicrosoftderzeit von Yahoo und anderen gewartetTeradata
Erscheinungsjahr20122017201920112005
Aktuelle Version3.1.3, April 20222.0cloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2kommerziell infofree developer edition availablekommerziellOpen Source infoLGPLkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC und C++Java
Server BetriebssystemeAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer additiongehostetLinux
Windows
Linux
DatenschemajajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)schemafreiFlexible 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 datejajaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesnumerische Daten für Metriken, Strings für Tagsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaneinja infoin Aster File Store
Sekundärindizesjaneinall fields are automatically indexedneinja
SQL infoSupport of SQLSQL-like DML and DDL statementsja infothrough the embedded Spark runtimeKusto Query Language (KQL), SQL subsetneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Thrift
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
HTTP API
Telnet API
ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenC++
Java
PHP
Python
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
Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby
C
C#
C++
Java
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce IntegrationjaYes, possible languages: KQL, Python, RneinR packages
Triggersneinneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding infobasierend auf HBaseSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorActive-active shard replicationja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.frei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf HBaseja 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 Operationenja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkneinja infoSQL Map-Reduce Framework
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyEventual ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency infobasierend auf HBaseImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenjaNo - written data is immutablejajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storagejajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAzure Active Directory AuthenticationneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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
HiveIBM Db2 Event StoreMicrosoft Azure Data ExplorerOpenTSDBTeradata Aster
DB-Engines Blog Posts

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

alle anzeigen

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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