DBMS > Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Fully managed big data interactive analytics platform

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

column oriented

RDF Store

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

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	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	4,38
Rang	#77	Overall
	#41	Relational DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	2,02
Rang	#123	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

hive.apache.org

azure.microsoft.com/services/data-explorer

rdf4j.org

www.stardog.com

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

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

rdf4j.org/documentation

docs.stardog.com

Entwickler

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Microsoft

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2012

2019

2004

2010

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

cloud service with continuous releases

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students

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

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

gehostet

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
macOS
Windows

Datenschema

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

RDF Schemas

schema-free and OWL/RDFS-schema support

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

nein

Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
Thrift

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

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3

Unterstützte Programmiersprachen

C++
Java
PHP
Python

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

Java
PHP
Python

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Yes, possible languages: KQL, Python, R

user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java

Triggers

nein

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

via event handlers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

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

keine

Multi-Source Replikation in HA-Cluster

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency in HA-Cluster

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Beziehungen in Graphen

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

Azure Active Directory Authentication

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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

DB-Engines Blog Posts

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

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