DBMS > Amazon DynamoDB vs. Apache Drill vs. BigObject

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Apache Drill vs. BigObject

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Gehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichert

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

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

Punkte	79,30
Rang	#15	Overall
	#3	Document Stores
	#2	Key-Value Stores

Punkte	1,89
Rang	#122	Overall
	#22	Document Stores
	#58	Relational DBMS

Punkte	0,14
Rang	#333	Overall
	#145	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/dynamodb

drill.apache.org

bigobject.io

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/dynamodb

drill.apache.org/docs

docs.bigobject.io

Entwickler

Amazon

Apache Software Foundation

BigObject, Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2015

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationen

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

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 SELECT statement is SQL:2003 compliant

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Lua

Triggers

by integration with AWS Lambda

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

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

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

keine

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

automatically between fact table and dimension tables

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID across one or more tables within a single AWS account and region

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

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

Depending on the underlying data source

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbar

Depending on the underlying data source

nein

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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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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23. September 2019, Towards Data Science

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31. August 2021, TechTarget

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9. Juni 2016, theserverside.com

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30. Januar 2019, Business Wire

MapR Bolsters Hadoop Distro with Apache Drill for SQL-Based Big Data Analytics
22. Mai 2015, Visual Studio Magazine

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