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DBMS > Amazon DynamoDB vs. DolphinDB vs. Hive vs. Spark SQL vs. Tkrzw

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. DolphinDB vs. Hive vs. Spark SQL vs. Tkrzw

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertDolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte74,45
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte4,03
Rang#78  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,07
Rang#372  Overall
#57  Key-Value Stores
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbwww.dolphindb.comhive.apache.orgspark.apache.org/­sqldbmx.net/­tkrzw
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonDolphinDB, IncApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltApache Software FoundationMikio Hirabayashi
Erscheinungsjahr20122018201220142020
Aktuelle Versionv2.00.4, January 20223.1.3, April 20223.5.0 ( 2.13), September 20230.9.3, August 2020
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationenkommerziell infofree community version availableOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++JavaScalaC++
Server BetriebssystemegehostetLinux
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
OS X
Windows
Linux
macOS
Datenschemaschemafreijajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C++
Java
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
C++
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjaja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationneinnein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale PartitionierungShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjajafrei wählbarer Replikationsfaktorkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionjaneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja infousing specific database classes
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarAdministrators, Users, GroupsZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollenneinnein

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

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

Weitere Ressourcen
Amazon DynamoDBDolphinDBHiveSpark SQLTkrzw infoSuccessor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet
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

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Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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