DBMS > Microsoft Azure Data Explorer vs. NSDb vs. Sequoiadb

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Data Explorer vs. NSDb vs. Sequoiadb

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fully managed big data interactive analytics platform

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

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

column oriented

Time Series DBMS

Document Store
Relational 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	3,28
Rang	#83	Overall
	#45	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,42
Rang	#263	Overall
	#41	Document Stores
	#121	Relational DBMS

Website

azure.microsoft.com/services/data-explorer

nsdb.io

www.sequoiadb.com

Technische Dokumentation

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

nsdb.io/Architecture

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

Entwickler

Microsoft

Sequoiadb Ltd.

Erscheinungsjahr

2019

2017

2013

Aktuelle Version

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

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, Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

Linux

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

oid, date, timestamp, binary, regex

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

SQL

Support of SQL

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Scala

.Net
C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Yes, possible languages: KQL, Python, R

nein

JavaScript

Triggers

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

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

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Azure Active Directory Authentication

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer
31. Mai 2024, azure.microsoft.com

Update records in a Kusto Database (public preview)
20. Februar 2024, azure.microsoft.com

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints
5. Februar 2024, azure.microsoft.com

Migration of Azure Virtual Network injected Azure Data Explorer cluster to Private Endpoints
4. Dezember 2023, azure.microsoft.com

General availability: Azure Data Explorer adds new geospatial capabilities
23. Januar 2024, azure.microsoft.com

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