DBMS > Amazon DocumentDB vs. Spark SQL vs. TerminusDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DocumentDB vs. Spark SQL vs. TerminusDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Scalable Graph Database platform making enterprise data available by exploiting inferred entities and relationships

Primäres Datenbankmodell

Document Store

Relational DBMS

Graph DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

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

Punkte	1,91
Rang	#132	Overall
	#24	Document Stores

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#325	Overall
	#29	Graph DBMS

Website

aws.amazon.com/documentdb

spark.apache.org/sql

terminusdb.com

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/documentdb/resources

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

terminusdb.github.io/terminusdb/#

Entwickler

Apache Software Foundation

DataChemist Ltd.

Erscheinungsjahr

2019

2014

2018

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

11.0.0, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

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

Scala

Prolog, Rust

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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 DML and DDL statements

SQL-like query language (WOQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible)

JDBC
ODBC

OWL
RESTful HTTP API
WOQL (Web Object Query Language)

Unterstützte Programmiersprachen

Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

JavaScript
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

Graph Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

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

keine

Journaling Streams

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

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

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

in-memory journaling

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles

nein

Role-based access control

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

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Weitere Ressourcen

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