DBMS > Microsoft Azure Data Explorer vs. NSDb vs. OpenTSDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL
System Properties Comparison Microsoft Azure Data Explorer vs. NSDb vs. OpenTSDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | NSDb Xexclude from comparison | OpenTSDB Xexclude from comparison | OrigoDB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Fully managed big data interactive analytics platform | Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes | Scalable Time Series DBMS based on HBase | A fully ACID in-memory object graph database | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS column oriented | Time Series DBMS | Time Series DBMS | Document store Object oriented 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 | azure.microsoft.com/services/data-explorer | nsdb.io | opentsdb.net | origodb.com | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | nsdb.io/Architecture | opentsdb.net/docs/build/html/index.html | origodb.com/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Microsoft | currently maintained by Yahoo and other contributors | Robert Friberg et al | Apache Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2019 | 2017 | 2011 | 2009 under the name LiveDB | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | cloud service with continuous releases | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source LGPL | Open Source | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java, Scala | Java | C# | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux macOS | Linux Windows | Linux Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | schema-free | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes: int, bigint, decimal, string | numeric data for metrics, strings for tags | User defined using .NET types and collections | 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 | no | no can be achieved using .NET | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | all fields are automatically indexed | all fields are automatically indexed | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | SQL-like query language | no | no | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | gRPC HTTP REST WebSocket | HTTP API Telnet API | .NET Client API HTTP API LINQ | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | Java Scala | Erlang Go Java Python R Ruby | .Net | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | Yes, possible languages: KQL, Python, R | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | yes Domain Events | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | Sharding based on HBase | horizontal partitioning client side managed; servers are not synchronized | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | selectable replication factor based on HBase | Source-replica replication | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | depending on model | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no | no | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | Using Apache Lucene | yes | yes Write ahead log | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Azure Active Directory Authentication | no | Role based authorization | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Microsoft Azure Data Explorer | NSDb | OpenTSDB | OrigoDB | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the 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 | Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) provided by Google News |
Share this page