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DBMS > Amazon Aurora vs. Apache Druid vs. FatDB vs. Hypertable vs. Postgres-XL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Apache Druid vs. FatDB vs. Hypertable vs. Postgres-XL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Aurora  Xaus Vergleich ausschliessenApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungMySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von AmazonOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Eine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS
Time Series DBMS
Document Store
Key-Value Store
Wide Column StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,91
Rang#50  Overall
#32  Relational DBMS
Punkte3,34
Rang#88  Overall
#48  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte0,49
Rang#256  Overall
#117  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­rds/­auroradruid.apache.orgwww.postgres-xl.org
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­AmazonRDS/­latest/­AuroraUserGuide/­CHAP_Aurora.htmldruid.apache.org/­docs/­latest/­designwww.postgres-xl.org/­documentation
EntwicklerAmazonApache Software Foundation and contributorsFatCloudHypertable Inc.
Erscheinungsjahr20152012201220092014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB
Aktuelle Version29.0.1, April 20240.9.8.11, Maerz 201610 R1, Oktober 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache license v2kommerziellOpen Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarOpen Source infoMozilla public license
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC#C++C
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Unix
WindowsLinux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
Linux
macOS
Datenschemajaja infoschema-less columns are supportedschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinja infoXML type, but no XML query functionality
Sekundärindizesjajajaeingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenja
SQL infoSupport of SQLjaSQL for queryingnein infoÃœber Integration mit SQL Serverneinja infodistributed, parallel query execution
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
RESTful HTTP/JSON API
.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
C++ API
Thrift
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenAda
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
C#C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinja infoÃœber Applikationenneinbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersjaneinja infoÃœber Applikationenneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungSharding infomanual/auto, time-basedShardingShardinghorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Enginesfrei wählbarer Replikationsfaktorwählbarer Replikationsfaktor auf Filesystemebene
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinjajanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinneinACID infoMVCC
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Amazon AuroraApache DruidFatDBHypertablePostgres-XL
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

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