DBMS > Amazon Aurora vs. Badger vs. chDB vs. HEAVY.AI

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Badger vs. chDB vs. HEAVY.AI

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

An embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.

An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Time Series DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	7,57
Rang	#51	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	0,22
Rang	#320	Overall
	#47	Key-Value Stores

Punkte	0,07
Rang	#376	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	1,64
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

github.com/dgraph-io/badger

github.com/chdb-io/chdb

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

Technische Dokumentation

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

godoc.org/github.com/dgraph-io/badger

doc.chdb.io

docs.heavy.ai

Entwickler

Amazon

DGraph Labs

HEAVY.AI, Inc.

Erscheinungsjahr

2015

2017

2023

2016

Aktuelle Version

5.10, Jänner 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

C++ and CUDA

Server Betriebssysteme

gehostet

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

serverlos

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

Unterstützte Programmiersprachen

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

Bun
C
C++
Go
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

Sharding

Round robin

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Multi-Source Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Benutzer 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Join the preview of Amazon Aurora Limitless Database | Amazon Web Services
27. November 2023, AWS Blog

Continuously replicate Amazon DynamoDB changes to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS Lambda | Amazon ...
14. Mai 2024, AWS Blog

Improve the performance of generative AI workloads on Amazon Aurora with Optimized Reads and pgvector | Amazon ...
9. Februar 2024, AWS Blog

Build generative AI applications with Amazon Aurora and Knowledge Bases for Amazon Bedrock | Amazon Web Services
2. Februar 2024, AWS Blog

Amazon Aurora MySQL version 2 (with MySQL 5.7 compatibility) to version 3 (with MySQL 8.0 compatibility) upgrade ...
18. März 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

HEAVY.AI: The Fastest Analytics and Location Intelligence Platform
1. März 2022, heavy.ai

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks
16. Februar 2023, Datanami

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk