DBMS > Alibaba Cloud MaxCompute vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. MySQL
System Properties Comparison Alibaba Cloud MaxCompute vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. MySQL
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Alibaba Cloud MaxCompute Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | MySQL Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | MaxCompute (previously known as ODPS) is a general purpose, fully managed, multi-tenancy data processing platform for large-scale data warehousing | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Fully managed big data interactive analytics platform | Widely used open source RDBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS a graph-processing framework is available with the graphs being stored in tables | Key-value store Wide column store | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS Key/Value like access via memcached API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | 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 Search engine 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.alibabacloud.com/product/maxcompute | cloud.google.com/bigtable | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.mysql.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | www.alibabacloud.com/help/en/maxcompute | cloud.google.com/bigtable/docs | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | dev.mysql.com/doc | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Alibaba | Microsoft | Oracle since 2010, originally MySQL AB, then Sun | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2016 | 2015 | 2019 | 1995 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | cloud service with continuous releases | 8.3.0, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | Open Source GPL version 2. Commercial licenses with extended functionallity are available | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C and C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | hosted | hosted | FreeBSD Linux OS X Solaris Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | no | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | no | all fields are automatically indexed | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like query language | no | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes with proprietary extensions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Fluentd Flume MaxCompute Console | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC Proprietary native API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Java | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | Ada C C# C++ D Delphi Eiffel Erlang Haskell Java JavaScript (Node.js) Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | user defined functions in Java | no | Yes, possible languages: KQL, Python, R | yes proprietary syntax | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | horizontal partitioning, sharding with MySQL Cluster or MySQL Fabric | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes Implicit feature of the cloud service | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | yes | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes not for MyISAM storage engine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | Atomic single-row operations | no | ACID not for MyISAM storage engine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes table locks or row locks depending on storage engine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Azure Active Directory Authentication | Users with fine-grained authorization concept no user groups or roles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | Navicat for MySQL is the ideal solution for MySQL/MariaDB administration and development. » more Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for MySQL and many other database management systems. » more Aiven for MySQL: Fully managed MySQL, deployable in the cloud of your choice, with seamless integrations and lightning-fast setup. » more CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Alibaba Cloud MaxCompute | Google Cloud Bigtable | Microsoft Azure Data Explorer | MySQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | MySQL is the DBMS of the Year 2019 MariaDB strengthens its position in the open source RDBMS market The struggle for the hegemony in Oracle's database empire Alibaba Cloud Brings ‘MaxCompute’ Big Data Service To Europe Alibaba Cloud introduces serverless AI solution to boost enterprise efficiency Streaming Data Services Comparison: Alibaba Cloud, AWS, Azure, Google Cloud, IBM Cloud How Big Data Platform Helped Power Last Year's Double 11 AWS, IBM, Microsoft, Google emerge Cloud DBMS leaders provided by Google News Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget Google announces Axion, its first Arm-based CPU for data centers Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Review: Google Bigtable scales with ease provided by Google News Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog General availability: New KQL function to enrich your data analysis with geographic context | Azure updates Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation provided by Google News 4ème Conférence & Expo MySQL Percona Live "Un événement fun et instructif" Amazon Aurora MySQL version 2 (with MySQL 5.7 compatibility) to version 3 (with MySQL 8.0 compatibility) upgrade ... Enterprise Manager: How Comcast enhanced monitoring for MySQL InnoDB Clusters Zendesk Moves from DynamoDB to MySQL and S3 to Save over 80% in Costs Google advances with vector search in MySQL, leapfrogging Oracle in LLM support provided by Google News |
Share this page