DBMS > Amazon Aurora vs. H2 vs. TempoIQ vs. Trino

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. H2 vs. TempoIQ vs. Trino

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

TempoIQ seems to be decommissioned. It will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Scalable analytics DBMS for sensor data, provided as a service (SaaS)

Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

Document Store
Key-Value Store
Spatial DBMS
Suchmaschine
Time Series DBMS
Wide Column Store

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

Punkte	7,91
Rang	#50	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	8,13
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	5,00
Rang	#66	Overall
	#36	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

www.h2database.com

tempoiq.com (offline)

trino.io

Technische Dokumentation

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

www.h2database.com/html/main.html

trino.io/broadcast
trino.io/docs/current

Social network pages

Entwickler

Amazon

Thomas Mueller

TempoIQ

Trino Software Foundation

Erscheinungsjahr

2015

2005

2012

2020 rebranded from PrestoSQL

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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.

Starburst Galaxy offers a feature-rich user interface to connect all your data sources, manage your Trino clusters, and query your data.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
macOS

for devlopment

Datenschema

schemafrei

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

depending on connected data-source

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

HTTP API

JDBC
RESTful HTTP API
Trino CLI

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java

C#
Java
JavaScript

Node.js
Python
Ruby

Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

nein

yes, depending on connected data-source

Triggers

Realtime Alerts

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

keine

depending on connected data-source

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

depending on connected data-source

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

depending on connected data-source

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

depending on connected data-source

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

depending on connected data-source

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

einfacher Authentication-basierter Zugriffsschutz

SQL standard access control

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Trino is the fastest open source, massively parallel processing SQL query engine...
» mehr

Competitive advantages

High performance analtyics and data processing of very large data sets Powerful ANSI...
» mehr

Typical application scenarios

Performant analytics query engine for data warehouses, data lakes, and data lakehouses...
» mehr

Key customers

Trino is widely adopted across the globe as freely-available open source software....
» mehr

Market metrics

33000+ commits in GitHub 8200+ stargazers in GitHub 1200+ pull requests merged in...
» mehr

Licensing and pricing models

Trino is an open source project and usage is therefore free. Commercial offerings...
» mehr

Neuigkeiten

59: Querying Trino with Java and jOOQ
24. April 2024

A sneak peek of Trino Fest 2024
15. April 2024

Time travel in Delta Lake connector
11. April 2024

58: Understanding your users with Trino and Mitzu
4. April 2024

57: Seeing clearly with OpenTelemetry
14. März 2024

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

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Handle tables without primary keys while creating Amazon Aurora PostgreSQL zero-ETL integrations with Amazon ...
18. April 2024, 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

Knowledge Bases for Amazon Bedrock now supports Amazon Aurora PostgreSQL and Cohere embedding models ...
12. Februar 2024, AWS Blog

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

bereitgestellt von Google News

The Perfect AI Storage: Trino From Facebook And Iceberg From Netflix?
30. April 2024, The Next Platform

Speed Trino Queries with These Performance-Tuning Tips
11. Juli 2023, The New Stack

Starburst Brings Dataframes Into Trino Platform
7. September 2023, Datanami

Query big data with resilience using Trino in Amazon EMR with Amazon EC2 Spot Instances for less cost | Amazon ...
4. Oktober 2023, AWS Blog

Trino: The Open-source Data Query Engine That Split from Facebook
30. März 2022, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk