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DBMS > Amazon Aurora vs. EsgynDB vs. Google BigQuery vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. EsgynDB vs. Google BigQuery vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Aurora  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungMySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von AmazonEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionLarge scale data warehouse service with append-only tablesOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSSuchmaschine
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
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­rds/­aurorawww.esgyn.cncloud.google.com/­bigquerysphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­AmazonRDS/­latest/­AuroraUserGuide/­CHAP_Aurora.htmlcloud.google.com/­bigquery/­docssphinxsearch.com/­docs
EntwicklerAmazonEsgynGoogleSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2015201520102001
Aktuelle Version3.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaC++
Server BetriebssystemegehostetLinuxgehostetFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaja
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, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLjajajaSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP/JSON APIProprietäres 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/ODBC/ADO.Net.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaJava Stored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptnein
Triggersjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationMulti-source replication between multi datacenterskeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja 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-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & 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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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