DBMS > EXASOL vs. IRONdb vs. KairosDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J
System Properties Comparison EXASOL vs. IRONdb vs. KairosDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RDF4J
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | EXASOL Xexclude from comparison | IRONdb Xexclude from comparison | KairosDB Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | RDF4J  formerly known as Sesame Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics. | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Distributed Time Series DBMS based on Cassandra or H2 | Fully managed big data interactive analytics platform | RDF4J is a Java framework for processing RDF data, supporting both memory-based and a disk-based storage. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Time Series DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS column oriented | RDF store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | www.exasol.com | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | github.com/kairosdb/kairosdb | azure.microsoft.com/services/data-explorer | rdf4j.org | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.exasol.com/resources | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | kairosdb.github.io | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | rdf4j.org/documentation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Exasol | Circonus LLC. | Microsoft | Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2000 | 2017 | 2013 | 2019 | 2004 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | V0.10.20, January 2018 | 1.2.2, November 2018 | cloud service with continuous releases | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | commercial | Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C and C++ | Java | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | Linux OS X Windows | hosted | Linux OS X Unix Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes RDF Schemas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes text, numeric, histograms | yes | 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 | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | no | all fields are automatically indexed | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | no | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | .Net JDBC ODBC WebSocket | HTTP API | Graphite protocol HTTP REST Telnet API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | Java API RIO RDF Input/OutputSail API SeRQL Sesame RDF Query LanguageSesame REST HTTP Protocol SPARQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Java Lua Python R | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | Java JavaScript Node.jsPHP Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | Java PHP Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | yes, in Lua | no | Yes, possible languages: KQL, Python, R | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | 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 | Automatic, metric affinity per node | Sharding based on Cassandra | Sharding Implicit feature of the cloud service | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | configurable replication factor, datacenter aware | selectable replication factor based on Cassandra | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes Hadoop integration | no | no | 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 per node, eventual consistency across nodes | Eventual Consistency based on Cassandra Immediate Consistency based on Cassandra | Eventual Consistency Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | no | no | ACID Isolation support depends on the API used | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes in-memory storage is supported as well | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | no | simple password-based access control | Azure Active Directory Authentication | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| EXASOL | IRONdb | KairosDB | Microsoft Azure Data Explorer | RDF4J formerly known as Sesame | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption Exasol gets jolt of AI with Espresso suite of capabilities It's Back to the Database Future for Exasol CEO Tewes Exasol Unveils New Suite of AI Tools to Turbocharge Enterprise Data Analytics Exasol brings SaaS-flex to on-prem and public cloud systems provided by Google News | Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - provided by Google News | Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs provided by Google News | Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog Microsoft Introduces Azure Integration Environments and Business Process Tracking in Public Preview provided by Google News | GraphDB Goes Open Source Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
