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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. BigchainDB vs. GridDB vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessenGridDB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assetsScalable in-memory time series database optimized for IoT and Big DataOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Document StoreTime Series DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleKey-Value Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte74,07
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte0,79
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte1,95
Rang#128  Overall
#10  Time Series DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbwww.bigchaindb.comgriddb.netsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latestdocs.griddb.netsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerAmazonToshiba CorporationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2012201620132001
Aktuelle Version5.1, August 20223.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenOpen Source infoAGPL v3Open Source infoAGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also availableOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungssprachePythonC++C++
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinuxFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja infonumerical, string, blob, geometry, boolean, timestampnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)SQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APICLI Client
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API
Proprietäres Protokoll
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdajanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinConnector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobsnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate consistency within container, eventual consistency across containers
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionACID at container levelnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjayes,with MongoDB ord RethinkDBjaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbaryesAccess rights for users can be defined per databasenein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon DynamoDBBigchainDBGridDBSphinx
Specific characteristicsGridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
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Competitive advantages1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr
Typical application scenariosFactory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr
Key customersDenso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr
Market metricsGitHub trending repository
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription)
» mehr

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

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

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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