DBMS > Apache Doris vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Prometheus vs. RRDtool
System Properties Comparison Apache Doris vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Prometheus vs. RRDtool
Please select another system to include it in the comparison.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Doris Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Prometheus Xexclude from comparison | RRDtool Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol | Fully managed big data interactive analytics platform | Open-source Time Series DBMS and monitoring system | Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database.  The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | Time Series DBMS | Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | doris.apache.org github.com/apache/doris | azure.microsoft.com/services/data-explorer | prometheus.io | oss.oetiker.ch/rrdtool | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | github.com/apache/doris/wiki | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | prometheus.io/docs | oss.oetiker.ch/rrdtool/doc | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu | Microsoft | Tobias Oetiker | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2019 | 2015 | 1999 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 1.2.2, February 2023 | cloud service with continuous releases | 1.8.0, 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source GPL V2 and FLOSS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | Go | C Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | hosted | Linux Windows | HP-UX Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | Numeric data only | Numeric data only | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no Import of XML data possible | no Exporting into and restoring from XML files possible | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | all fields are automatically indexed | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC MySQL client | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | RESTful HTTP/JSON API | in-process shared library Pipes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Java | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | .Net C++ Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Python Ruby | C with librrd library C# with a different implementation of RRDToolJava with a different implementation of RRDToolJavaScript (Node.js) with a different implementation of RRDToolLua Perl PHP with a wrapper libraryPython Ruby | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | Yes, possible languages: KQL, Python, R | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | none | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | yes by Federation | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | none | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes by using the rrdcached daemon | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | fine grained access rights according to SQL-standard | Azure Active Directory Authentication | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Apache Doris | Microsoft Azure Data Explorer | Prometheus | RRDtool | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? Data Analytics: Apache Doris' Impact in Reporting, Tagging, and Data Lake Operations How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second Migrating from ClickHouse to Apache Doris: Boosting OLAP Performance Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse How Big Data Is Saving Lives in Real Time: IoV Data Analytics Helps Prevent Accidents 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 Public Preview: Azure Cosmos DB to Azure Data Explorer Synapse Link | Azure updates Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection provided by Google News VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring How to reduce Istio sidecar metric cardinality with Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools My Prometheus is Overwhelmed! Help! provided by Google News SQLi vulnerability in Cacti could lead to RCE (CVE-2023-51448) Critical IP spoofing bug patched in Cacti Cacti: Using Graphs to Monitor Networks and Devices A plotting utility for text mode consoles and terminals @tenox77 How to install Cacti SNMP Monitor on Ubuntu provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
