DBMS > Amazon DynamoDB vs. Apache Phoenix

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Apache Phoenix

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Unsere Besucher vergleichen Amazon DynamoDB und Apache Phoenix oft mit MySQL, Oracle und PostgreSQL.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

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	1,82
Rang	#124	Overall
	#60	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/dynamodb

phoenix.apache.org

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/dynamodb

phoenix.apache.org

Entwickler

Amazon

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2014

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationen

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

late-bound, schema-on-read capabilities

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

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

Triggers

by integration with AWS Lambda

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

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

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

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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The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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