DBMS > Atos Standard Common Repository vs. IBM Cloudant vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. OpenTSDB vs. Teradata Aster
System Properties Comparison Atos Standard Common Repository vs. IBM Cloudant vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. OpenTSDB vs. Teradata Aster
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Atos Standard Common Repository Xexclude from comparison | IBM Cloudant Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | OpenTSDB Xexclude from comparison | Teradata Aster Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking. | Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks | Database as a Service offering based on Apache CouchDB | Fully managed big data interactive analytics platform | Scalable Time Series DBMS based on HBase | Platform for big data analytics on multistructured data sources and types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Key-value store | Document store | Relational DBMS column oriented | Time Series DBMS | Relational 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 engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository | www.ibm.com/products/cloudant | azure.microsoft.com/services/data-explorer | opentsdb.net | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cloud.ibm.com/docs/Cloudant | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | opentsdb.net/docs/build/html/index.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Atos Convergence Creators | IBM, Apache Software Foundation IBM acquired Cloudant in February 2014 | Microsoft | currently maintained by Yahoo and other contributors | Teradata | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2016 | 2010 | 2019 | 2011 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1703 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | Open Source LGPL | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Erlang | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux | hosted | hosted | Linux Windows | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | Schema and schema-less with LDAP views | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | schema-free | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | optional | no | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | numeric data for metrics, strings for tags | 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. | yes | no | yes | no | yes in Aster File Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | all fields are automatically indexed | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | no | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | LDAP | RESTful HTTP/JSON API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | HTTP API Telnet API | ADO.NET JDBC ODBC OLE DB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | All languages with LDAP bindings | C# Java JavaScript Objective-C PHP Ruby | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | Erlang Go Java Python R Ruby | C C# C++ Java Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | View functions (Map-Reduce) in JavaScript | Yes, possible languages: KQL, Python, R | no | R packages | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding cell division | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding based on HBase | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Multi-source replication Source-replica replication | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | selectable replication factor based on HBase | yes Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | yes SQL Map-Reduce Framework | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency based on HBase | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic execution of specific operations | no atomic operations within a document possible | no | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes Optimistic locking | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | LDAP bind authentication | Access rights for users can be defined per database | Azure Active Directory Authentication | no | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Atos Standard Common Repository | IBM Cloudant | Microsoft Azure Data Explorer | OpenTSDB | Teradata Aster | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Infographic: What makes a Mobile Operator's setup future proof? provided by Google News | Cloudant Best (and Worst) Practices — Part 1 Intro to Enterprise Cloud Storage: How to Set Up a Cloudant Database IBM Expands Cloud Database Services with Kubernetes IBM Code Engine and IBM Cloudant: Serverless Data and Infrastructure IBM to Purchase Cloudant Database as a service (DBaaS) Provider provided by Google News | We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ... New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates provided by Google News | Pinterest Switches from OpenTSDB to Their Own Time Series Database Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana Comparing Different Time-Series Databases MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters LogicMonitor Rolls a Time Series Database for Finer-Grain Reporting provided by Google News | Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon Teradata Provides the Simplest Way to Bring the Science of Data to the Art of Business Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster Teradata unveils improved QueryGrid connectors provided by Google News |
Share this page