DBMS > Amazon DocumentDB vs. EsgynDB vs. Graphite vs. Lovefield

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. EsgynDB vs. Graphite vs. Lovefield

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	1,91
Rang	#131	Overall
	#24	Document Stores

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	4,83
Rang	#67	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,33
Rang	#286	Overall
	#131	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/documentdb

www.esgyn.cn

github.com/graphite-project/graphite-web

google.github.io/lovefield

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/documentdb/resources

graphite.readthedocs.io

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Esgyn

Chris Davis

Google

Erscheinungsjahr

2019

2015

2006

2014

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

C++, Java

Python

JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
Unix

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

via JavaScript builder pattern

APIs und andere Zugriffskonzepte

proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
Sockets

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

JavaScript (Node.js)
Python

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

Multi-source replication between multi datacenters

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

keine

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

nein

using MemoryDB

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

DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

A hybrid approach for homogeneous migration to an Amazon DocumentDB elastic cluster | Amazon Web Services
4. Juni 2024, AWS Blog

AWS announces Amazon DocumentDB zero-ETL integration with Amazon OpenSearch Service
16. Mai 2024, AWS Blog

Use LangChain and vector search on Amazon DocumentDB to build a generative AI chatbot | Amazon Web Services
20. Mai 2024, AWS Blog

Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services
29. November 2023, AWS Blog

AWS announces Amazon DocumentDB I/O-Optimized
21. November 2023, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database
1. April 2022, Datanami

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

How Grafana made observability accessible
12. Juni 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Kagiso interactive shares: all eyes on android at google I/O
11. Mai 2015, WhaTech

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk