DBMS > Memcached vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Memcached vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

In-memory Key-Value Store, ursprünglich entwickelt für Caching

Fully managed big data interactive analytics platform

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

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

column oriented

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	22,42
Rang	#34	Overall
	#4	Key-Value Stores

Punkte	6,50
Rang	#68	Overall
	#37	Relational DBMS

Punkte	0,20
Rang	#368	Overall
	#51	Document Stores

Website

www.memcached.org

azure.microsoft.com/services/data-explorer

www.torodb.com

Technische Dokumentation

github.com/memcached/memcached/wiki

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

www.torodb.com/stampede/docs

Entwickler

Danga Interactive

ursprünglich von Brad Fitzpatrick für LiveJournal entwickelt

Microsoft

8Kdata

Erscheinungsjahr

2003

2019

2016

Aktuelle Version

1.6.19, Maerz 2023

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

BSD Lizenz

kommerziell

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

Java

Server Betriebssysteme

FreeBSD
Linux
OS X
Unix
Windows

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types

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

nein

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

APIs und andere Zugriffskonzepte

Propriätäres Protokoll

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

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
ColdFusion
Erlang
Java
Lisp
Lua
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Triggers

nein

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

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Repcached, ein Memcached Patch, liefert 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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

mittels SASL (Simple Authentication and Security Layer) Protokoll

Azure Active Directory Authentication

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Azure Data Explorer is a fast and highly scalable data exploration service for log...
» mehr

Competitive advantages

Kusto Query Language (innovative query language, optimized for high performance data...
» mehr

Typical application scenarios

IoT applications IoT devices generate billions of sensor readings. Normalizing and...
» mehr

Key customers

Microsoft, DocuSign, Taboola, Bosch, Siemens Healthineers, Bühler, Ecolab, Zoomd
» mehr

Market metrics

Azure Data Explorer is the data service for Azure Monitor, Azure Time Series Insights,...
» mehr

Licensing and pricing models

An Azure Data Explorer cluster is a pair of engine and data management clusters which...
» mehr

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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