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DBMS > Amazon Aurora vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. Valentina Server

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. RDF4J vs. Spark SQL vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Aurora  Xaus Vergleich ausschliessenRDF4J infoformerly known as Sesame  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenValentina Server  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.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenObject-relational database and reports server
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRDF StoreRelational DBMSRelational 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
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,17
Rang#327  Overall
#145  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­rds/­aurorardf4j.orgspark.apache.org/­sqlwww.valentina-db.net
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­AmazonRDS/­latest/­AuroraUserGuide/­CHAP_Aurora.htmlrdf4j.org/­documentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlvalentina-db.com/­docs/­dokuwiki/­v5/­doku.php
EntwicklerAmazonSince 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.Apache Software FoundationParadigma Software
Erscheinungsjahr2015200420141999
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20235.7.5
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoEclipse Distribution License (EDL), v1.0.Open Source infoApache 2.0kommerziell
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
Linux
OS X
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, XSLTjanein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like DML and DDL statementsja
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
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
Java
Python
R
Scala
.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjajaneinja
Triggersjajaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale Partitionierungkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoIsolation abhängig vom verwendeten APInein
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 haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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 SesameSpark SQLValentina Server
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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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
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MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source
7. Dezember 2018, H2S Media

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