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DBMS > Amazon Aurora vs. Google Cloud Datastore vs. GreptimeDB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Google Cloud Datastore vs. GreptimeDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Aurora  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Datastore  Xaus Vergleich ausschliessenGreptimeDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungMySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von AmazonSelbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud PlattformAn open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiencyOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreTime Series DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,57
Rang#51  Overall
#32  Relational DBMS
Punkte4,36
Rang#72  Overall
#12  Document Stores
Punkte0,12
Rang#351  Overall
#34  Time Series DBMS
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­rds/­auroracloud.google.com/­datastoregreptime.comsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­AmazonRDS/­latest/­AuroraUserGuide/­CHAP_Aurora.htmlcloud.google.com/­datastore/­docsdocs.greptime.comsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerAmazonGoogleGreptime Inc.Sphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2015200820222001
Aktuelle Version3.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheRustC++
Server BetriebssystemegehostetgehostetAndroid
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreischema-free, schema definition possibleja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja, Details hierjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query language (GQL)jaSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API
gRPC
HTTP API
JDBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAda
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjamit Google App EnginePythonnein
TriggersjaCallbacks mit Google Apps Enginenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingShardingSharding 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 using Paxoskeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infomittels Google Cloud Dataflowneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration infoStrong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja infovia ReferenceProperties or Ancestor pathsnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoSerializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactionsnein
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 haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Simple rights management via user accountsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon AuroraGoogle Cloud DatastoreGreptimeDBSphinx
Specific characteristicsGreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr
Competitive advantages- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr
Typical application scenariosFor IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr
Key customersGreptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr
Market metricsGreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr
Licensing and pricing modelsGreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

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Weitere Ressourcen
Amazon AuroraGoogle Cloud DatastoreGreptimeDBSphinx
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

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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