DBMS > Machbase Neo vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SpaceTime vs. SwayDB vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Machbase Neo vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SpaceTime vs. SwayDB vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking

Kurzbeschreibung

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Fully managed big data interactive analytics platform

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

OpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing

Primäres Datenbankmodell

column oriented

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

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,12
Rang	#339	Overall
	#30	Time Series DBMS

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

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

machbase.com

azure.microsoft.com/services/data-explorer

www.mireo.com/spacetime

swaydb.simer.au

yaacomo.com

Technische Dokumentation

machbase.com/dbms

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

Entwickler

Machbase

Microsoft

Mireo

Simer Plaha

Q2WEB GmbH

Erscheinungsjahr

2013

2019

2020

2018

2009

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free test version available

kommerziell

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

kommerziell

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++

Scala

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

gehostet

Linux

Android
Linux
Windows

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

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

A subset of ANSI SQL is implemented

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

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

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

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

C#
C++
Python

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

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

Fixed-grid hypercubes

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor

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

Real-time block device replication (DRBD)

keine

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
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomic execution of operations

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

volatile and lookup table

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Azure Active Directory Authentication

nein

Benutzer 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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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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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