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DBMS > Amazon DynamoDB vs. DolphinDB vs. JaguarDB vs. Postgres-XL vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. DolphinDB vs. JaguarDB vs. Postgres-XL vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenDolphinDB  Xaus Vergleich ausschliessenJaguarDB  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  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.Performant, highly scalable DBMS for AI and IoT applicationsBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSKey-Value Store
Vektor DBMS
Relational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMSDocument Store
Spatial 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
Punkte4,13
Rang#80  Overall
#6  Time Series DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#60  Key-Value Stores
#13  Vektor DBMS
Punkte0,49
Rang#256  Overall
#117  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbwww.dolphindb.comwww.jaguardb.comwww.postgres-xl.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbdocs.dolphindb.cn/­en/­help200/­index.htmlwww.jaguardb.com/­support.htmlwww.postgres-xl.org/­documentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonDolphinDB, IncDataJaguar, Inc.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201820152014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB2014
Aktuelle Versionv2.00.4, January 20223.3 July 202310 R1, Oktober 20183.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationenkommerziell infofree community version availableOpen Source infoGPL V3.0Open Source infoMozilla public licenseOpen Source infoApache 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++C++ infothe server part. Clients available in other languagesCScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
Windows
LinuxLinux
macOS
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja infoXML type, but no XML query functionalitynein
Sekundärindizesjajajajanein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageA subset of ANSI SQL is implemented infobut no views, foreign keys, triggersja infodistributed, parallel query executionSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinjaneinbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale PartitionierungShardinghorizontale Partitionierungyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjajaMulti-Source Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionjaneinACID infoMVCCnein
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 haltenjaneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarAdministrators, Users, GroupsRechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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

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Weitere Ressourcen
Amazon DynamoDBDolphinDBJaguarDBPostgres-XLSpark SQL
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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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