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DBMS > Amazon DocumentDB vs. Amazon SimpleDB vs. BigchainDB vs. DolphinDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Amazon SimpleDB vs. BigchainDB vs. DolphinDB vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenAmazon SimpleDB  Xaus Vergleich ausschliessenBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database serviceGehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud. infoEs gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward ScioreBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument StoreKey-Value StoreDocument StoreTime Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,91
Rang#132  Overall
#24  Document Stores
Punkte1,85
Rang#138  Overall
#24  Key-Value Stores
Punkte0,79
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte4,13
Rang#80  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­documentdbaws.amazon.com/­simpledbwww.bigchaindb.comwww.dolphindb.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourcesdocs.aws.amazon.com/­simpledbbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazonDolphinDB, IncSplice Machine
Erscheinungsjahr20192007201620182014
Aktuelle Versionv2.00.4, January 20223.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL v3kommerziell infofree community version availableOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonC++Java
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinuxLinux
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaja infoAlle Spalten werden automatisch indiziertjaja
SQL infoSupport of SQLneinneinneinSQL-like query languageja
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)RESTful HTTP APICLI Client
RESTful HTTP API
JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinjaja infoJava
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeinekeine infoSharding muss in der Applikation implementiert werdenShardinghorizontale PartitionierungShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicasjafrei wählbarer ReplikationsfaktorjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinneinjaYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possibleneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsnein infoParallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werdenjaACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajayes,with MongoDB ord RethinkDBjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbaryesAdministrators, Users, GroupsAccess rights for users, groups and roles according to 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 DocumentDBAmazon SimpleDBBigchainDBDolphinDBSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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3. August 2015, Matthias Gelbmann

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