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DBMS > Amazon DynamoDB vs. Amazon Redshift vs. IRONdb vs. Realm vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Amazon Redshift vs. IRONdb vs. Realm vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenRealm  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityA DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core DataOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSTime Series DBMSDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte70,06
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte15,25
Rang#38  Overall
#23  Relational DBMS
Punkte7,18
Rang#52  Overall
#8  Document Stores
Punkte0,54
Rang#244  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbaws.amazon.com/­redshiftwww.circonus.com/solutions/time-series-database/realm.iosplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.circonus.com/irondb/category/getting-startedrealm.io/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazonAmazon (based on PostgreSQL)Circonus LLC.Realm, acquired by MongoDB in May 2019Splice Machine
Erscheinungsjahr20122012201720142014
Aktuelle VersionV0.10.20, January 20183.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenkommerziellkommerziellOpen SourceOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC und C++Java
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinuxAndroid
Backend: serverlos
iOS
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infotext, numeric, histogramsjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaeingeschränktneinjaja
SQL infoSupport of SQLneinja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)neinja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
HTTP APIJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
All languages supporting JDBC/ODBC.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
.Net
Java infowith Android only
Objective-C
React Native
Swift
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonyes, in Luanein inforuns within the applications so server-side scripts are unnecessaryja infoJava
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinneinja infoChange Listenersja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingAutomatic, metric affinity per nodekeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjajaconfigurable replication factor, datacenter awarekeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate ConsistencyImmediate consistency per node, eventual consistency across nodesImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionACIDneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja infoIn-Memory realmja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinjaAccess 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
CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
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7. April 2019, insideBIGDATA

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