DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J vs. Stardog

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases

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

Event Store
Time Series DBMS

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	0,23
Rang	#316	Overall
	#2	Event Stores
	#28	Time Series DBMS

Punkte	5,16
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

Punkte	0,71
Rang	#231	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	2,05
Rang	#129	Overall
	#11	Graph DBMS
	#6	RDF Stores

Website

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

azure.microsoft.com/services/data-explorer

rdf4j.org

www.stardog.com

Technische Dokumentation

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

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

rdf4j.org/documentation

docs.stardog.com

Entwickler

IBM

Microsoft

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

Stardog-Union

Erscheinungsjahr

2017

2019

2004

2010

Aktuelle Version

2.0

cloud service with continuous releases

7.3.0, Mai 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free developer edition available

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

C und C++

Java

Server Betriebssysteme

Linux

Linux, macOS, Windows for the developer addition

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

nein

all fields are automatically indexed

supports real-time indexing in full-text and geospatial

SQL

Support of SQL

through the embedded Spark runtime

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

nein

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

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
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
PHP
Python

.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

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

Active-active shard replication

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

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

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

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 Storage wird ebenfalls unterstützt

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

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Capture and Analyze XXL Data Streams with IBM Db2 Event Store 2.0
22. August 2019, IBM

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

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

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

Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning
25. Juli 2019, IBM

bereitgestellt von Google News

Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark
16. August 2022, azure.microsoft.com

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

What is Microsoft Fabric? A big tech stack for big data
9. Februar 2024, InfoWorld

Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection
16. Januar 2020, azure.microsoft.com

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk