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DBMS > Amazon Aurora vs. Hazelcast vs. IBM Db2 Event Store vs. Postgres-XL vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Hazelcast vs. IBM Db2 Event Store vs. Postgres-XL vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Aurora  Xaus Vergleich ausschliessenHazelcast  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungMySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von AmazonA widely adopted in-memory data gridDistributed Event Store optimized for Internet of Things use casesBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value StoreEvent Store
Time Series DBMS
Relational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreDocument Store infoJSON support with IMDG 3.12Document Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,57
Rang#51  Overall
#32  Relational DBMS
Punkte5,46
Rang#61  Overall
#7  Key-Value Stores
Punkte0,27
Rang#309  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Punkte0,53
Rang#254  Overall
#117  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­rds/­aurorahazelcast.comwww.ibm.com/­products/­db2-event-storewww.postgres-xl.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­AmazonRDS/­latest/­AuroraUserGuide/­CHAP_Aurora.htmlhazelcast.org/­imdg/­docswww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storewww.postgres-xl.org/­documentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonHazelcastIBMApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2015200820172014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB2014
Aktuelle Version5.3.6, November 20232.010 R1, Oktober 20183.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2; commercial licenses availablekommerziell infofree developer edition availableOpen Source infoMozilla public licenseOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC und C++CScala
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer additionLinux
macOS
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaja infothe object must implement a serialization strategyneinja infoXML type, but no XML query functionalitynein
Sekundärindizesjajaneinjanein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query languageja infothrough the embedded Spark runtimeja infodistributed, parallel query executionSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JCache
JPA
Memcached Protokoll
RESTful HTTP API
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
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
.Net
C#
C++
Clojure
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Scala
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaja infoEvent Listeners, Executor Servicesjabenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersjaja infoEventsneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale PartitionierungShardingShardinghorizontale Partitionierungyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationja infoReplicated MapActive-active shard replicationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user infoRaft Consensus AlgorithmEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDone or two-phase-commit; repeatable reads; read commitedneinACID infoMVCCnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenjajaNo - written data is immutablejaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjajaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storagejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajajaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardRole-based access controlBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
Amazon AuroraHazelcastIBM Db2 Event StorePostgres-XLSpark SQL
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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

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