DBMS > eXtremeDB vs. Microsoft Azure Data Explorer

Vergleich der Systemeigenschaften eXtremeDB vs. Microsoft Azure Data Explorer

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Unsere Besucher vergleichen eXtremeDB und Microsoft Azure Data Explorer oft mit Redis, SQLite und MariaDB.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering

Fully managed big data interactive analytics platform

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	0,73
Rang	#227	Overall
	#104	Relational DBMS
	#18	Time Series DBMS

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

Website

www.mcobject.com

azure.microsoft.com/services/data-explorer

Technische Dokumentation

www.mcobject.com/docs/extremedb.htm

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

Entwickler

McObject

Microsoft

Erscheinungsjahr

2001

2019

Aktuelle Version

8.2, 2021

cloud service with continuous releases

Lizenz

Commercial or Open Source

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 und C++

Server Betriebssysteme

AIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows

gehostet

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

XML Unterstützung

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

nein

support of XML interfaces available

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

with the option: eXtremeSQL

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API

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

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
Java
Lua
Python
Scala

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Yes, possible languages: KQL, Python, R

Triggers

by defining events

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

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung / sharding

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Active Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation

by means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation

by means of eXtremeDB High Availability option

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

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

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available

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

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

eXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small...
» mehr

Competitive advantages

eXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL...
» mehr

Typical application scenarios

IoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,...
» mehr

Key customers

Schneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,...
» mehr

Market metrics

With hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product...
» mehr

Licensing and pricing models

For server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number...
» mehr

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

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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26. April 2017, Yahoo Singapore News

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14. Oktober 2015, Construction Week Online

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5. Mai 2010, Database Journal

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

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

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