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DBMS > Amazon DocumentDB vs. Google BigQuery vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Google BigQuery vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database serviceLarge scale data warehouse service with append-only tablesOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument StoreRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,91
Rang#132  Overall
#24  Document Stores
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­documentdbcloud.google.com/­bigquerysplicemachine.com
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­documentdb/­resourcescloud.google.com/­bigquery/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerGoogleSplice Machine
Erscheinungsjahr201920102014
Aktuelle Version3.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLneinjaja
APIs und andere Zugriffskonzepteproprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)RESTful HTTP/JSON APIJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenGo
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptja infoJava
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeinekeineShared 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 replicasMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätnein infotypically not used, however similar functionality with DBRef possibleneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-document operationsnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and rolesZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Access 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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Amazon DocumentDBGoogle BigQuerySplice Machine
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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