DBMS > Amazon Aurora vs. Google BigQuery vs. PostGIS

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Google BigQuery vs. PostGIS

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

Large scale data warehouse service with append-only tables

Spatial extension of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	8,50
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	61,90
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	23,90
Rang	#29	Overall
	#1	Spatial DBMS

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

cloud.google.com/bigquery

postgis.net

Technische Dokumentation

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

cloud.google.com/bigquery/docs

postgis.net/documentation

Entwickler

Amazon

Google

Erscheinungsjahr

2015

2010

2005

Aktuelle Version

3.4.2, Februar 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL v2.0

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

Server Betriebssysteme

gehostet

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

basierend auf PostgreSQL

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

basierend auf PostgreSQL

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

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

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

basierend auf PostgreSQL

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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