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DBMS > Amazon CloudSearch vs. BigchainDB vs. Heroic

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon CloudSearch vs. BigchainDB vs. Heroic

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon CloudSearch  Xaus Vergleich ausschliessenBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungVon Amazon gehostetes Suchmaschinen-Service, Daten sind in der Amanzon Cloud gespeichertBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch
Primäres DatenbankmodellSuchmaschineDocument StoreTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,69
Rang#93  Overall
#10  Suchmaschinen
Punkte0,65
Rang#184  Overall
#25  Document Stores
Punkte0,28
Rang#237  Overall
#14  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­cloudsearchwww.bigchaindb.comspotify.github.io/­heroic/­#!/­index
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­cloudsearchbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestspotify.github.io/­heroic/­#!/­docs/­overview
EntwicklerAmazonSpotify
Erscheinungsjahr201220162014
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoAGPL v3Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
Datenschemajaschemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesja infoalle Suchfelder werden automatisch indiziertja infovia Elasticsearch
SQL infoSupport of SQLneinneinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP APICLI Client
RESTful HTTP API
HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenja infoautomatisch Partitionierung über Amazon Search Instanzen je nach NotwendigkeitShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infotransparent gesteuert von AWSfrei wählbarer Replikationsfaktorja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes,with MongoDB ord RethinkDBja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAuthentifizierung mittels verschlüsselter Signaturenyes

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
Amazon CloudSearchBigchainDBHeroic
DB-Engines Blog Posts

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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