DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Ignite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sadas Engine vs. SiteWhere

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. Ignite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sadas Engine vs. SiteWhere

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Fully managed big data interactive analytics platform

SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Relational DBMS

column oriented

Relational DBMS

Time Series DBMS

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	0,19
Rang	#323	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	3,16
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#356	Overall
	#35	Time Series DBMS

Website

www.ibm.com/products/db2-event-store

ignite.apache.org

azure.microsoft.com/services/data-explorer

www.sadasengine.com

github.com/sitewhere/sitewhere

Technische Dokumentation

www.ibm.com/docs/en/db2-event-store

apacheignite.readme.io/docs

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

www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

Entwickler

IBM

Apache Software Foundation

Microsoft

SADAS s.r.l.

SiteWhere

Erscheinungsjahr

2017

2015

2019

2006

2010

Aktuelle Version

2.0

Apache Ignite 2.6

cloud service with continuous releases

8.0

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free trial version available

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

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

C und C++

C++, Java, .Net

C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

Linux
OS X
Solaris
Windows

gehostet

AIX
Linux
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

vordefiniertes Schema

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

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

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

JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

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

.Net
C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

Yes, possible languages: KQL, Python, R

nein

Triggers

nein

yes (cache interceptors and events)

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

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontale Partitionierung

Sharding

basierend auf HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

yes (replicated cache)

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

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

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

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

No - written data is immutable

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage

In-Memory Unterstützung

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

nein

managed by 'Learn by Usage'

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Security Hooks for custom implementations

Azure Active Directory Authentication

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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25. Juli 2019, ibm.com

IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere
31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

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

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13. Juli 2023, Microsoft

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16. August 2022, azure.microsoft.com

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23. Mai 2023, azure.microsoft.com

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23. November 2023, InfoQ.com

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9. März 2023, H2S Media

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