DBMS > EsgynDB vs. IBM Db2 warehouse vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. PostgreSQL
System Properties Comparison EsgynDB vs. IBM Db2 warehouse vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. PostgreSQL
Please select another system to include it in the comparison.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | EsgynDB Xexclude from comparison | IBM Db2 warehouse  formerly named IBM dashDB Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | PostgreSQL Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion | Cloud-based data warehousing service | Fully managed big data interactive analytics platform | Widely used open source RDBMS Developed as objectoriented DBMS (Postgres), gradually enhanced with 'standards' like SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS with object oriented extensions, e.g.: user defined types/functions and inheritance. Handling of key/value pairs with hstore module. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 Graph DBMS with Apache AgeSpatial DBMS Vector DBMS with pgvector extension | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.esgyn.cn | www.ibm.com/products/db2/warehouse | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.postgresql.org | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | www.postgresql.org/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Esgyn | IBM | Microsoft | PostgreSQL Global Development Group www.postgresql.org/developer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2015 | 2014 | 2019 | 1989 1989: Postgres, 1996: PostgreSQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | cloud service with continuous releases | 16.3, May 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | Open Source BSD | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. |
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++, Java | C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | hosted | hosted | FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OpenBSD OS X Solaris Unix Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | 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 Import/export of XML data possible | yes | yes specific XML-type available, but no XML query functionality. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | all fields are automatically indexed | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | yes | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes standard with numerous extensions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | ADO.NET JDBC ODBC | .NET Client API JDBC ODBC OLE DB | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net | Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | Java Stored Procedures | PL/SQL, SQL PL | Yes, possible languages: KQL, Python, R | user defined functions realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication between multi datacenters | yes | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Source-replica replication other methods possible by using 3rd party extensions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | 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 | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | fine grained access rights according to SQL-standard | Azure Active Directory Authentication | 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 services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3rd parties | Aiven for PostgreSQL: Fully managed PostgreSQL for developers with 70+ extensions and flexible orchestration tools.
» more Fujitsu Enterprise Postgres: An Enterprise Grade PostgreSQL with the flexibility of a hybrid cloud solution combined with industry leading security, availability and performance. » more CYBERTEC is your professional partner in PostgreSQL topics for over 20 years. As our main aim is to be your single-source all-in-one IT service provider, we offer a wide range of products and services. Visit our website for more details. » more Navicat for PostgreSQL is an easy-to-use graphical tool for PostgreSQL database development. » more Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for PostgreSQL and many other database management systems. » more Redgate webinars: A series of key topics for new PostgreSQL users. » more SharePlex is the reliable and affordable data replication solution for PostgreSQL migrations, high availability and more. » more Timescale: Calling all PostgreSQL users – the 2023 State of PostgreSQL survey is now open! Share your favorite extensions, preferred frameworks, community experiences, and more. Take the survey today! » more pgDash: In-Depth PostgreSQL Monitoring. » more Instaclustr: Fully Hosted & Managed PostgreSQL » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| EsgynDB | IBM Db2 warehouse formerly named IBM dashDB | Microsoft Azure Data Explorer | PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year Snowflake is the DBMS of the Year 2021 Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on ... Db2 Warehouse delivers 4x faster query performance than previously, while cutting storage costs by 34x Top 7 Cloud Data Warehouse Companies Data mining in Db2 Warehouse: the basics 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 Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation Microsoft Introduces Azure Integration Environments and Business Process Tracking in Public Preview Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services provided by Google News Deep PostgreSQL Thoughts: Valuing Currency EDB unveils EDB Postgres AI At Build, Microsoft Fabric, PostgreSQL and Cosmos DB get AI enhancements Introducing OCI Database with PostgreSQL: Completing Our Cloud Database Suite for Every Need Automatically Generate Types for Your PostgreSQL Database provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
