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DBMS > Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. Databricks vs. Drizzle vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. Databricks vs. Drizzle vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Aurora  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungMySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von AmazonAnalytic DBMS für HadoopThe Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,84
Rang#44  Overall
#28  Relational DBMS
Punkte10,63
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte84,24
Rang#14  Overall
#2  Document Stores
#9  Relational DBMS
Punkte5,97
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­rds/­auroraimpala.apache.orgwww.databricks.comsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­AmazonRDS/­latest/­AuroraUserGuide/­CHAP_Aurora.htmlimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.databricks.comsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerAmazonApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaDatabricksDrizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr20152013201320082001
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20227.2.4, September 20123.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoGNU GPLOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++C++
Server BetriebssystemegehostetLinuxgehostetFreeBSD
Linux
OS X
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
DatenschemajajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinja
Sekundärindizesjajajajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementswith Databricks SQLja infomit propriätären ErweiterungenSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBCProprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAda
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
All languages supporting JDBC/ODBCPython
R
Scala
C
C++
Java
PHP
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducebenutzerdefinierte Funktionenneinnein
Triggersjaneinnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.nein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationfrei wählbarer ReplikationsfaktorjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosPluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon AuroraApache ImpalaDatabricksDrizzleSphinx
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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