DBMS > Amazon Aurora vs. Apache Drill vs. FatDB vs. MySQL vs. PostgreSQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Apache Drill vs. FatDB vs. MySQL vs. PostgreSQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Key/Value Zugriff über memcached API

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	7,91
Rang	#50	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	1083,74
Rang	#2	Overall
	#2	Relational DBMS

Punkte	645,54
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

drill.apache.org

www.mysql.com

www.postgresql.org

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Aurora.html

drill.apache.org/docs

dev.mysql.com/doc

www.postgresql.org/docs

Entwickler

Amazon

Apache Software Foundation

FatCloud

Oracle

seit 2010, ursprünglich MySQL AB, danach Sun

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Erscheinungsjahr

2015

2012

1995

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

8.4.0, April 2024

16.3, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

Open Source

GPL Version 2. Kommerzielle Lizenzen mit erweiterter Funktionalität sind verfügbar.

Open Source

BSD

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

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Implementierungssprache

C und C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Windows

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

mit proprietären Erweiterungen

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

ADO.NET
JDBC
ODBC
Proprietäres native API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Unterstützte Programmiersprachen

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

C++

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

Ãœber Applikationen

proprietäre Syntax

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Triggers

nein

Ãœber Applikationen

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

horizontale Partitionierung, Sharding mit MySQL Cluster oder MySQL Fabric

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nicht für MyISAM Storage Engine

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on the underlying data source

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Depending on the underlying data source

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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