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System Properties Comparison Apache Druid vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza vs. TerminusDB
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Druid Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Netezza  Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | TerminusDB former name was DataChemist Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data | Fully managed big data interactive analytics platform | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS | Graph 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 | Document store RDF store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | druid.apache.org | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.ibm.com/products/netezza | terminusdb.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | druid.apache.org/docs/latest/design | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | terminusdb.github.io/terminusdb/# | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation and contributors | Microsoft | IBM | DataChemist Ltd. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2019 | 2000 | 2018 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 30.0.0, June 2024 | cloud service with continuous releases | 11.0.0, January 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache license v2 | commercial | commercial | Open Source GPL V3 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | Prolog, Rust | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Unix | hosted | Linux included in appliance | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes schema-less columns are supported | 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 | yes | 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 | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | all fields are automatically indexed | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL for querying | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes | SQL-like query language (WOQL) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC RESTful HTTP/JSON API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | JDBC ODBC OLE DB | OWL RESTful HTTP API WOQL (Web Object Query Language) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | JavaScript Python | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | Yes, possible languages: KQL, Python, R | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding manual/auto, time-based | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | Graph Partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Source-replica replication | Journaling Streams | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no | ACID | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes in-memory journaling | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system | Azure Active Directory Authentication | Users with fine-grained authorization concept | Role-based access control | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 Druid | Microsoft Azure Data Explorer | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | TerminusDB former name was DataChemist | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Imply Announces the Availability of Imply Polaris, a Database-as-a-Service Built from Apache Druid, on Microsoft Azure 'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers Apache® Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers’ Choice Awards Apache Druid Takes Its Place In The Pantheon Of Databases provided by Google News | We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer Update records in a Kusto Database (public preview) Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints Announcing General Availability of Graph Semantics in Kusto General availability: Azure Data Explorer adds new geospatial capabilities provided by Google News | Unify and share data across Netezza and watsonx.data for new generative AI applications How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Copy data from Netezza to Azure with Azure Data Factory IBM Completes Acquisition of Netezza provided by Google News | How TerminusDB is commercializing its open source graph database [MCR2030-CAMS-ARISE-UNDRR Webinar] Preventing cascading failures of critical assets: Using the Open-Source Critical Asset Management System (CAMS) to help cities become disaster and climate resilient Trinity College spinout TerminusDB secures €3.6m in investment Bus Terminus Update – April 26th provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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