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DBMS > Amazon DocumentDB vs. Elasticsearch vs. Fauna vs. Microsoft Azure AI Search vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Elasticsearch vs. Fauna vs. Microsoft Azure AI Search vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenElasticsearch  Xaus Vergleich ausschliessenFauna infopreviously named FaunaDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure AI Search  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database serviceEine moderne Such- und Analyseplattform basierend auf Apache Lucene infoElasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metricFauna provides a web-native interface, with support for GraphQL and custom business logic that integrates seamlessly with the rest of the serverless ecosystem. The underlying globally distributed storage and compute platform is fast, consistent, and reliable, with a modern security infrastructure.Search-as-a-service for web and mobile app developmentOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellDocument StoreSuchmaschineDocument Store
Graph DBMS
Relational DBMS
Time Series DBMS
SuchmaschineSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
Vektor DBMS
Vektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,91
Rang#131  Overall
#24  Document Stores
Punkte132,83
Rang#7  Overall
#1  Suchmaschinen
Punkte1,55
Rang#151  Overall
#26  Document Stores
#14  Graph DBMS
#71  Relational DBMS
#13  Time Series DBMS
Punkte5,52
Rang#59  Overall
#6  Suchmaschinen
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­documentdbwww.elastic.co/­elasticsearchfauna.comazure.microsoft.com/­en-us/­services/­searchsphinxsearch.com
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourceswww.elastic.co/­guide/­en/­elasticsearch/­reference/­current/­index.htmldocs.fauna.comlearn.microsoft.com/­en-us/­azure/­searchsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerElasticFauna, Inc.MicrosoftSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr20192010201420152001
Aktuelle Version8.6, January 2023V13.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoElastic LicensekommerziellkommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScalaC++
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMgehostetgehostetFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafrei infoFlexible Typdefinitionen, die - sobald definiert - persistent bleiben.schemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinjanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesjaja infoAlle Suchfelder werden automatisch indiziertjajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageneinneinSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)Java API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP APIRESTful HTTP APIProprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
.Net
Groovy
Community Contributed Clients
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
Go
Java
JavaScript
Python
Ruby
Scala
Swift
C#
Java
JavaScript
Python
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjabenutzerdefinierte Funktionenneinnein
Triggersneinja infoMittels Verwendung des 'Percolation' featuresneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardinghorizontale Partitionierung infoconsistent hashingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicasjaMulti-Source Replikationja infoImplicit feature of the cloud servicekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenES-Hadoop Connectorneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency infoSynchrone dokumentenbasierte Replikation. Write consistency konfigurierbar: one, quorum, allImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possibleneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsneinACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenMemcached and Redis integrationneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesIdentity management, authentication, and access controlja infousing Azure authenticationnein

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 DocumentDBElasticsearchFauna infopreviously named FaunaDBMicrosoft Azure AI SearchSphinx
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017
2. Januar 2018, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems
3. Juli 2017, Matthias Gelbmann

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

alle anzeigen

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

alle anzeigen

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