DBMS > Amazon DocumentDB vs. Apache Doris vs. Apache Pinot vs. DuckDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Apache Doris vs. Apache Pinot vs. DuckDB vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	1,91
Rang	#132	Overall
	#24	Document Stores

Punkte	0,57
Rang	#244	Overall
	#113	Relational DBMS

Punkte	0,40
Rang	#270	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	4,57
Rang	#74	Overall
	#40	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/documentdb

doris.apache.org
github.com/apache/doris

pinot.apache.org

duckdb.org

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/documentdb/resources

github.com/apache/doris/wiki

docs.pinot.apache.org

duckdb.org/docs

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Apache Software Foundation and contributors

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2019

2017

2015

2018

2014

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

1.0.0, September 2023

0.10, Februar 2024

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Apache 2.0

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

Java

C++

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

All OS with a Java JDK11 or higher

serverlos

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)

JDBC
MySQL client

JDBC

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Java

Go
Java
Python

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

horizontale Partitionierung

horizontal partitioning

keine

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

typically not used, however similar functionality with DBRef possible

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic single-document operations

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

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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8. Mai 2024, SiliconANGLE News

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12. März 2024, InfoQ.com

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1. Mai 2024, Towards Data Science

MotherDuck Raises $52.5 Million Series B Funding as DuckDB Adoption Soars
20. September 2023, PR Newswire

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3. April 2024, InfoWorld

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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