SQL vs KQL

SQL vs KQL

SQL vs KQL

In den folgenden Zeilen werde ich kurz erklären, was SQL ist, was KQL ist und wofür wir die Sprachen verwenden können. Abschließend werde ich kurz die Unterschiede zwischen den beiden Sprachen erläutern.

SQL

SQL ist eine Abkürzung für Structured Query Language. Dabei handelt es sich um eine Datenbanksprache.

Innerhalb der SQL-Sprache werden drei Formen von SQL-Befehlen unterschieden:

  • DML (Data Manipulation Language)
  • DDL (Date Definition Language)
  • DCL (Data Control Language)

DDL ermöglicht die Ausführung von Befehlen in SQL, die zur Definition von Datenstrukturen in relationalen Datenbanken benötigt werden. Mit den DML-Befehlen (Insert, Modify, Delete) können Änderungen an den Daten vorgenommen werden. Mit DCL werden Abfragen auf den vorhandenen Datenbeständen ausgeführt. Die Datenbanksprache SQL dient der Verwaltung strukturierter Daten in relationalen Datenbanken. Dabei wird, wie bereits erwähnt, ein relationales Datenmodell verwendet, bei dem die Daten in Tabellen mit Spalten und Zeilen organisiert sind. Die Sprache SQL ist in ihren Grundlagen standardisiert, jedoch verwenden verschiedene SQL-Engines unterschiedliche Dialekte, d.h. je nach Dialekt gibt es andere Befehle, Datentypen oder Funktionen. Auch Microsoft verwendet mit T-SQL einen eigenen Dialekt.

KQL

KQL (Kusto Query Language) ist eine leistungsfähige Sprache, mit der Daten untersucht und Muster erkannt werden können. Dadurch können Anomalien und Ausreißer identifiziert werden. KQL ist eine einfache, aber leistungsfähige Sprache zur Abfrage von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Die Sprache ist leicht lesbar. KQL verwendet Schema-Entitäten, die denen von SQL ähnlich sind: Datenbanken, Tabellen und Spalten.

Die Kusto-Abfragesprache (KQL) wird heute in vielen Szenarien verwendet, um Daten zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
So kann KQL zur Überwachung von Protokollen, Metriken und Telemetriedaten verwendet werden. Ein weiteres Anwendungsgebiet von KQL ist der Sicherheitsbereich. Dort ermöglicht KQL die Untersuchung von Sicherheitsereignissen, wie z.B. die Erkennung von Angriffsmustern oder die Überwachung von Anmeldeaktivitäten.
Auch im Bereich Business Analytics wird KQL eingesetzt, um z.B. Verkaufsdaten, Kundenverhalten oder Marketingkampagnen zu untersuchen.

Vergleich von SQL und KQL

SQL KQL
Zweck Konzipiert für die Verwaltung strukturierter Daten in relationalen Datenbanken. Optimiert für die Abfrage großer Mengen strukturierter und halbstrukturierter Daten, einschließlich Protokollen und Telemetriedaten, in Echtzeitanalysenzenarien.
Datenmodell Verwendung eines relationales Datenmodell, bei dem Daten in Tabellen mit Spalten und Zeilen organisiert sind. Verwendet ein tabellarisches Datenmodell, dass auf Spalten und Zeilen basiert.
Lesbarkeit und Ausdrucksstärke Es kann komplex werden und erfordert unter Umständen eine komplexe umständliche Verschachtelung von Abfragen. Leicht und verständlich zu lesen.
Aggregationsfunktionen Bietet Aggregationsfunktionen an, aber KQL ist speziell für Analysen und Aggregationen in großen Datensätzen optimiert. Bietet eine umfassende Unterstützung für Aggregationen, Zeitreihenoperatoren und -funktionen.
Standardisierung SQL ist in seinen Grundlagen standardisiert. Es gibt aber eine Vielzahl an Dialekten. Ist spezifisch für den Azure Data Explorer und bietet eine einheitliche Abfragesprache.

Fazit

Sowohl SQL als auch KQL sind Abfragesprachen, die für die Verarbeitung und Analyse von Daten entwickelt wurden.
SQL wird hauptsächlich für relationale Datenbanken und strukturierte Daten verwendet. KQL ist für die Abfrage und Analyse großer, verteilter Daten in der Cloud optimiert.

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