DBMS > Amazon DocumentDB vs. EsgynDB vs. MonetDB vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. EsgynDB vs. MonetDB vs. NSDb

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

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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	1,72
Rang	#141	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Website

aws.amazon.com/documentdb

www.esgyn.cn

www.monetdb.org

nsdb.io

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/documentdb/resources

www.monetdb.org/Documentation

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Esgyn

MonetDB BV

Erscheinungsjahr

2019

2015

2004

2017

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

Apache Version 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

Java, Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Sharding via remote tables

Sharding

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

Source-replica replication available in experimental status

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

Eventual 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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

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

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

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

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

AWS announces vector search for Amazon DocumentDB
29. November 2023, AWS Blog

Use headless clusters in Amazon DocumentDB for cost-effective multi-Region resiliency | Amazon Web Services
8. März 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

In 2024 the MonetDB Foundation was established for the preservation, maintenance and further development of the ...
31. Januar 2024, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

MonetDB Secures Investment From (and Partners With) ServiceNow
9. Dezember 2021, Datanami

PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com
6. April 2018, Data Science Central

How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho
14. Januar 2020, Towards Data Science

MonetDB Solutions secures investment from ServiceNow
30. September 2019, Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk