DBMS > Microsoft Azure Data Explorer vs. Pinecone vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Data Explorer vs. Pinecone vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fully managed big data interactive analytics platform

A managed, cloud-native vector database

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

column oriented

Vektor DBMS

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

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	6,93
Rang	#60	Overall
	#34	Relational DBMS

Punkte	3,36
Rang	#103	Overall
	#2	Vektor DBMS

Punkte	0,77
Rang	#255	Overall
	#116	Relational DBMS

Website

azure.microsoft.com/services/data-explorer

www.pinecone.io

www.postgres-xl.org

Technische Dokumentation

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

docs.pinecone.io/docs/overview

www.postgres-xl.org/documentation

Entwickler

Microsoft

Pinecone Systems, Inc

Erscheinungsjahr

2019

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

Aktuelle Version

cloud service with continuous releases

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla public license

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

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

Datenschema

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

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

String, Number, Boolean

XML Unterstützung

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

nein

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

nein

distributed, parallel query execution

APIs und andere Zugriffskonzepte

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

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

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

Python

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Yes, possible languages: KQL, Python, R

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

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

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

MVCC

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Azure Active Directory Authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Citrine Informatics, United States

Director of Commercial Sales
Pinecone, San Francisco, CA

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SafeNote, Remote

Lead Data Platform Architect
Vir Biotechnology, Inc., San Francisco, CA

Principal Machine Learning Engineer
GeneDx, Remote

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