DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. NSDb vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. NSDb vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

Fully managed big data interactive analytics platform

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Event Store
Time Series DBMS

Relational DBMS

column oriented

Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Website

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

azure.microsoft.com/services/data-explorer

nsdb.io

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

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

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

nsdb.io/Architecture

Entwickler

IBM

Microsoft

8Kdata

Erscheinungsjahr

2017

2019

2017

2016

Aktuelle Version

2.0

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL-V3

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++

Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

gehostet

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

schemafrei

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

yes: int, bigint, decimal, string

string, integer, double, boolean, date, object_id

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

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Yes, possible languages: KQL, Python, R

nein

Triggers

nein

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

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active-active shard replication

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

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

Eventual Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Azure Active Directory Authentication

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The vision for Db2
26. Februar 2019, biplatform.nl

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
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

How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database'
3. Juni 2019, Datanami

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

bereitgestellt von Google News

Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark
16. August 2022, Microsoft

Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog
13. Juli 2023, microsoft.com

Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation
11. Februar 2019, Microsoft

Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services
7. Februar 2019, Microsoft

Log and Telemetry Analytics Performance Benchmark
16. August 2022, Gigaom

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