DB-EnginesExtremeDB: mitigate connectivity issues in a DBMSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Amazon Aurora vs. EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. EsgynDB vs. Firebase Realtime Database vs. Google Cloud Bigtable vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Aurora  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenFirebase Realtime Database  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungMySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von AmazonEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionCloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument StoreKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,91
Rang#50  Overall
#32  Relational DBMS
Punkte0,16
Rang#329  Overall
#146  Relational DBMS
Punkte14,29
Rang#39  Overall
#6  Document Stores
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­rds/­aurorawww.esgyn.cnfirebase.google.com/­products/­realtime-databasecloud.google.com/­bigtablespark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­AmazonRDS/­latest/­AuroraUserGuide/­CHAP_Aurora.htmlfirebase.google.com/­docs/­databasecloud.google.com/­bigtable/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonEsgynGoogle infoacquired by Google 2014GoogleApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20152015201220152014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaScala
Server BetriebssystemegehostetLinuxgehostetgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafreischemafreija
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, XSLTjaneinneinneinnein
Sekundärindizesjajajaneinnein
SQL infoSupport of SQLjajaneinneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Android
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
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/ODBC/ADO.NetJava
JavaScript
Objective-C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaJava Stored Procedureslimited functionality with using 'rules'neinnein
TriggersjaneinCallbacks are triggered when data changesneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationMulti-source replication between multi datacentersInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zoneskeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency infoif the client is offline
Immediate Consistency infoif the client is online
Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDjaAtomic single-row operationsnein
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 haltenjaneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardyes, based on authentication and database rulesAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)nein

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
Amazon AuroraEsgynDBFirebase Realtime DatabaseGoogle Cloud BigtableSpark SQL
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

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

New – Amazon Aurora Optimized Reads for Aurora PostgreSQL with up to 8x query latency improvement for I/O ...
8. November 2023, AWS Blog

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

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

bereitgestellt von Google News

Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go?
8. März 2024, Appinventiv

Atos cybersecurity blog: Misconfigured Firebase: A real-time cyber threat
18. Januar 2024, Atos

Don't be like these 900+ websites and expose millions of passwords via Firebase
18. März 2024, The Register

Google Firebase may have exposed 125M records from misconfigurations
19. März 2024, SC Media

Google launches Firebase Genkit, a new open source framework for building AI-powered apps
14. Mai 2024, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

Google Launches Cloud Bigtable, A Highly Scalable And Performant NoSQL Database
6. Mai 2015, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

SingleStore logo

Database for your real-time AI and Analytics Apps.
Try it today.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt