DBMS > Amazon DynamoDB vs. Apache Impala vs. CouchDB vs. SAP HANA vs. Spark SQL
Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Apache Impala vs. CouchDB vs. SAP HANA vs. Spark SQL
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon DynamoDB Xaus Vergleich ausschliessen | Apache Impala Xaus Vergleich ausschliessen | CouchDB  steht für "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" Xaus Vergleich ausschliessen | SAP HANA Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Gehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichert | Analytic DBMS für Hadoop | Ein JSON - Document Store inspiriert durch Lotus Notes der von Server-Clustern bis Mobile Phones skaliert | In-memory DBMS. Verfügbar als appliance oder als cloud-service | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Document Store Key-Value Store | Relational DBMS | Document Store | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Document Store | Spatial DBMS using the Geocouch extension | Document Store Graph DBMS with SAP Hana, Enterprise EditionSpatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/dynamodb | impala.apache.org | couchdb.apache.org | www.sap.com/products/hana.html | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | docs.aws.amazon.com/dynamodb | impala.apache.org/impala-docs.html | docs.couchdb.org/en/stable | help.sap.com/hana | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Amazon | Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera | Apache Software Foundation Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Damien Katz, ehemaliger Lotus Notes Entwickler | SAP | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2012 | 2013 | 2005 | 2010 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 4.1.0, Juni 2022 | 3.3.3, Dezember 2023 | 2.0 SPS07 (April 4, 2023), April 2023 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell kostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationen | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache Version 2 | kommerziell | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | ja | nein | nein | nein auch als Cloud-Service verfügbar | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C++ | Erlang | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | gehostet | Linux | Android BSD Linux OS X Solaris Windows | Appliance oder cloud-service | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | schemafrei | ja | schemafrei | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | nein | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | ja über Views | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | nein | SQL-like DML and DDL statements | nein | ja | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | RESTful HTTP API | JDBC ODBC | RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | .Net ColdFusion Erlang Groovy Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | All languages supporting JDBC/ODBC | C C# ColdFusion Erlang Haskell Java JavaScript Lisp Lua Objective-C OCaml Perl PHP PL/SQL Python Ruby Smalltalk | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | nein | ja Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce | View Functions in JavaScript | SQLScript, R | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | ja by integration with AWS Lambda | nein | ja | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding | Sharding | Sharding improved architecture with release 2.0 | ja | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | ja | frei wählbarer Replikationsfaktor | Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation | ja | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden | ja Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Eventual Consistency Immediate Consistency kann bei LeseOperationen spezifiziert werden | Eventual Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | nein atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich | ACID | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja Strategie: optimistic locking | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | nein | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbar | Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen basiert auf Apache Sentry und Kerberos | Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Zugehörige Produkte und Dienstleistungen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Drittanbieter | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » mehr | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon DynamoDB | Apache Impala | CouchDB steht für "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" | SAP HANA | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Simplify cross-account access control with Amazon DynamoDB using resource-based policies | Amazon Web Services Migrating Uber's Ledger Data from DynamoDB to LedgerStore Zendesk Moves from DynamoDB to MySQL and S3 to Save over 80% in Costs Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services Distributed Transactions at Scale in Amazon DynamoDB bereitgestellt von Google News | Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading Apache Impala becomes Top-Level Project Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop bereitgestellt von Google News | How to Automate A Blog Post App Deployment With GitHub Actions, Node.js, CouchDB, and Aptible HNS IoT Botnet Evolves, Goes Cross-Platform IBM Cloudant pulls plan to fund new foundational layer for CouchDB How to install the CouchDB NoSQL database on Debian Server 11 CouchDB 3.0 ends admin party era • DEVCLASS bereitgestellt von Google News | SAP AI pact with AWS offers customers more gen AI options AWS and SAP Unlock New Innovation with Generative AI Combine the Power of AI with Business Context Using SAP HANA Cloud Vector Engine Automating the update process of a clustered SAP HANA DB using nZDT and Ansible | Amazon Web Services Modernize consolidation in an SAP S/4 HANA environment | CCH Tagetik bereitgestellt von Google News | Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 bereitgestellt von Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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