DBMS > Amazon Aurora vs. Databricks vs. Ignite vs. Oracle Coherence vs. Riak KV

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Databricks vs. Ignite vs. Oracle Coherence vs. Riak KV

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

The 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.

Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.

Oracles in-memory data grid solution

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Key-Value Store
Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	81,08
Rang	#15	Overall
	#2	Document Stores
	#10	Relational DBMS

Punkte	3,11
Rang	#96	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#49	Relational DBMS

Punkte	1,97
Rang	#129	Overall
	#22	Key-Value Stores

Punkte	4,01
Rang	#79	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

www.databricks.com

ignite.apache.org

www.oracle.com/java/coherence

Technische Dokumentation

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

docs.databricks.com

apacheignite.readme.io/docs

docs.oracle.com/en/middleware/standalone/coherence

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

Entwickler

Amazon

Databricks

Apache Software Foundation

Oracle

OpenSource, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

2015

2013

2015

2007

2009

Aktuelle Version

Apache Ignite 2.6

14.1, August 2023

3.2.0, Dezember 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

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++, Java, .Net

Java

Erlang

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

with Databricks SQL

ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data

JCache
JPA
RESTful HTTP API

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

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

Python
R
Scala

C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C++
Java

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

yes (compute grid and cache interceptors can be used instead)

nein

Erlang

Triggers

yes (cache interceptors and events)

Live Events

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

kein "single point of failure"

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

yes (replicated cache)

ja, mit wählbarer Konsistenz

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

yes (compute grid and hadoop accelerator)

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

konfigurierbar

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optionally

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

Security Hooks for custom implementations

authentification to access the cache via certificates or http basic authentication

yes, using Riak Security

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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