DBMS > Amazon Aurora vs. Sphinx vs. Transwarp ArgoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Sphinx vs. Transwarp ArgoDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Distributed Analytical Database to replace Hadoop+MPP hybrid architecture

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Suchmaschine

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Suchmaschine

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

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

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Punkte	0,07
Rang	#350	Overall
	#153	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

sphinxsearch.com

www.transwarp.cn/en/product/argodb

Technische Dokumentation

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

sphinxsearch.com/docs

docs.transwarp.cn/#/documents-support/docs?category=ARGODB

Entwickler

Amazon

Sphinx Technologies Inc.

Transwarp

Erscheinungsjahr

2015

2001

Aktuelle Version

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

kommerziell

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.

Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

Sekundärindizes

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

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

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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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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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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