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DBMS > Amazon Aurora vs. RDF4J vs. Realm vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. RDF4J vs. Realm vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Aurora  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessenRealm  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungMySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von AmazonRDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core DataSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRDF StoreDocument StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte7,91
Rang#50  Overall
#32  Relational DBMS
Punkte0,69
Rang#230  Overall
#9  RDF Stores
Punkte7,60
Rang#52  Overall
#9  Document Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­rds/­aurorardf4j.orgrealm.iospark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­AmazonRDS/­latest/­AuroraUserGuide/­CHAP_Aurora.htmlrdf4j.org/­documentationrealm.io/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.Realm, acquired by MongoDB in May 2019Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr2015200420142014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.Open SourceOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Unix
Windows
Android
Backend: serverlos
iOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaja infoRDF Schemasjaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLjaneinneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
Java API
RIO infoRDF Input/Output
Sail API
SeRQL infoSesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL
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
Java
PHP
Python
.Net
Java infowith Android only
Objective-C
React Native
Swift
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjajanein inforuns within the applications so server-side scripts are unnecessarynein
Triggersjajaja infoChange Listenersnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale Partitionierungkeinekeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationkeinekeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoIsolation abhängig vom verwendeten APIACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoIn-memory Storage wird ebenfalls unterstütztjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoIn-Memory realmnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardneinjanein

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

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Weitere Ressourcen
Amazon AuroraRDF4J infoformerly known as SesameRealmSpark SQL
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

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MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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New – Amazon Aurora Optimized Reads for Aurora PostgreSQL with up to 8x query latency improvement for I/O ...
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Ontotext's GraphDB 8.10 Makes Knowledge Graph Experience Faster and Richer
13. Juni 2019, Markets Insider

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Is Swift the Future of Server-side Development?
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31. Mai 2016, EU-Startups

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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
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