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DBMS > Amazon DynamoDB vs. Blueflood vs. Snowflake vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Blueflood vs. Snowflake vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenBlueflood  Xaus Vergleich ausschliessenSnowflake  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertSkalierbare Timeseries DBMS basierend auf CassandraData warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte DatenSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte77,57
Rang#16  Overall
#2  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte0,09
Rang#353  Overall
#33  Time Series DBMS
Punkte123,20
Rang#9  Overall
#6  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbblueflood.iowww.snowflake.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbgithub.com/­rax-maas/­blueflood/­wikidocs.snowflake.net/­manuals/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonRackspaceSnowflake Computing Inc.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201320142014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
gehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreivordefiniertes Schemaja infosupport of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLneinneinjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIHTTP RESTCLI Client
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinuser defined functionsnein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinnein infosimilar concept for controling cloud resourcesnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf Cassandrajayes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrajakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollennein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Amazon DynamoDBBluefloodSnowflakeSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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

alle anzeigen

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2021
3. Januar 2022, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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A new and improved AWS CDK construct for Amazon DynamoDB tables | Amazon Web Services
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Migrating Uber's Ledger Data from DynamoDB to LedgerStore
11. April 2024, Uber

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Snowflake says its new LLM outperforms Meta's Llama 3 on half the training
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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
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