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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Hawkular Metrics vs. OrigoDB vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
Name	Amazon DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Hawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen	OrigoDB  Xaus Vergleich ausschliessen	Postgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen
Kurzbeschreibung	Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service	Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.	A fully ACID in-memory object graph database	Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.
Primäres Datenbankmodell	Document Store	Time Series DBMS	Document Store Object oriented DBMS	Relational 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 0,08 Rang #366   Overall #39   Time Series DBMS	Punkte 0,06 Rang #380   Overall #50   Document Stores #18   Object oriented DBMS	Punkte 0,53 Rang #254   Overall #117   Relational DBMS
Website	aws.amazon.com/­documentdb	www.hawkular.org	origodb.com	www.postgres-xl.org
Technische Dokumentation	aws.amazon.com/­documentdb/­resources	www.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide	origodb.com/­docs	www.postgres-xl.org/­documentation
Entwickler		Community supported by Red Hat	Robert Friberg et al
Erscheinungsjahr	2019	2014	2009 under the name LiveDB	2014 seit 2012, ursprünglich genannt StormDB
Aktuelle Version				10 R1, Oktober 2018
Lizenz Commercial or Open Source	kommerziell	Open Source Apache 2.0	Open Source	Open Source Mozilla public license
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar	ja	nein	nein	nein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache		Java	C#	C
Server Betriebssysteme	gehostet	Linux OS X Windows	Linux Windows	Linux macOS
Datenschema	schemafrei	schemafrei	ja	ja
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date	ja	ja	User defined using .NET types and collections	ja
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT	nein	nein	nein can be achieved using .NET	ja XML type, but no XML query functionality
Sekundärindizes	ja	nein	ja	ja
SQL Support of SQL	nein	nein	nein	ja distributed, parallel query execution
APIs und andere Zugriffskonzepte	proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)	HTTP REST	.NET Client API HTTP API LINQ	ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects
Unterstützte Programmiersprachen	Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python	Go Java Python Ruby	.Net	.Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl
Server-seitige Scripts Stored Procedures	nein	nein	ja	benutzerdefinierte Funktionen
Triggers	nein	ja via Hawkular Alerting	ja Domain Events	ja
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten	keine	Sharding basierend auf Cassandra	horizontale Partitionierung client side managed; servers are not synchronized	horizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten	Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas	frei wählbarer Replikationsfaktor basierend auf Cassandra	Source-Replica Replikation
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen	nein kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden	nein	nein	nein
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System	Immediate Consistency	Eventual Consistency basierend auf Cassandra Immediate Consistency basierend auf Cassandra		Immediate Consistency
Fremdschlüssel referenzielle Integrität	nein typically not used, however similar functionality with DBRef possible	nein	depending on model	ja
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen	Atomic single-document operations	nein	ACID	ACID MVCC
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen	ja	ja	ja	ja
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten	ja	ja	ja Write ahead log	ja
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten		nein	ja	nein
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle	Access rights for users and roles	nein	Role based authorization	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
	Amazon DocumentDB	Hawkular Metrics	OrigoDB	Postgres-XL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten	AWS announces Amazon DocumentDB zero-ETL integration with Amazon OpenSearch Service 16. Mai 2024, AWS Blog A hybrid approach for homogeneous migration to an Amazon DocumentDB elastic cluster | Amazon Web Services 4. Juni 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 vector search for Amazon DocumentDB 29. November 2023, AWS Blog bereitgestellt von Google News	Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS 5. Juni 2019, DevClass bereitgestellt von Google News

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