DBMS > Microsoft Azure Data Explorer vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. Transbase vs. WakandaDB
System Properties Comparison Microsoft Azure Data Explorer vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. Transbase vs. WakandaDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Oracle Berkeley DB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Transbase Xexclude from comparison | WakandaDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Fully managed big data interactive analytics platform | Widely used in-process key-value store | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS | WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS  column oriented | Key-value store supports sorted and unsorted key sets Native XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | Relational DBMS | Relational DBMS | Object oriented 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | spark.apache.org/sql | www.transaction.de/en/products/transbase.html | wakanda.github.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | www.transaction.de/en/products/transbase/features.html | wakanda.github.io/doc | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Microsoft | Oracle originally developed by Sleepycat, which was acquired by Oracle | Apache Software Foundation | Transaction Software GmbH | Wakanda SAS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2019 | 1994 | 2014 | 1987 | 2012 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | cloud service with continuous releases | 18.1.40, May 2020 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | Transbase 8.3, 2022 | 2.7.0 (April 29, 2019), April 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source commercial license available | Open Source Apache 2.0 | commercial free development license | Open Source AGPLv3, extended commercial license available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | Scala | C and C++ | C++, JavaScript | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | Linux OS X Windows | FreeBSD Linux macOS Solaris Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | schema-free | yes | 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 | no | yes | 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. | yes | yes only with the Berkeley DB XML edition | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | all fields are automatically indexed | yes | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes SQL interfaced based on SQLite is available | SQL-like DML and DDL statements | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | JDBC ODBC | ADO.NET JDBC ODBC Proprietary native API | RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | .Net Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET others Third-party libraries to manipulate Berkeley DB files are available for many languagesC C# C++ Java JavaScript (Node.js) 3rd party bindingPerl Python Tcl | Java Python R Scala | C C# C++ Java JavaScript Kotlin Objective-C PHP Python | JavaScript | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | Yes, possible languages: KQL, Python, R | no | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | yes only for the SQL API | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding Implicit feature of the cloud service | none | yes, utilizing Spark Core | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | Source-replica replication | none | 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 | Immediate 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 | ACID | no | yes | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | 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. | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Azure Active Directory Authentication | no | no | fine grained access rights according to SQL-standard | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Recent citations in the 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 Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services Analytics in Azure is up to 14x faster and costs 94% less than other cloud providers. Why go anywhere else? provided by Google News | ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag The importance of bitcoin nodes and how to start one The stable version of AlmaLinux 9.0 has already been released provided by Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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