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DBMS > Amazon DynamoDB vs. Fauna vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Fauna vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle Berkeley DB vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenFauna infopreviously named FaunaDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertFauna provides a web-native interface, with support for GraphQL and custom business logic that integrates seamlessly with the rest of the serverless ecosystem. The underlying globally distributed storage and compute platform is fast, consistent, and reliable, with a modern security infrastructure.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Weit verbreiteter In-Process Key-Value StoreOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Document Store
Graph DBMS
Relational DBMS
Time Series DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store
Key-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Suchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte74,07
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte1,52
Rang#153  Overall
#26  Document Stores
#14  Graph DBMS
#71  Relational DBMS
#13  Time Series DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte2,21
Rang#117  Overall
#20  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbfauna.comcloud.google.com/­bigtablewww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbdocs.fauna.comcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerAmazonFauna, Inc.GoogleOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr20122014201519942001
Aktuelle Version18.1.40, Mai 20203.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenkommerziellkommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)C++
Server BetriebssystemegehostetgehostetgehostetAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinneinneinnein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja infoonly with the Berkeley DB XML edition
Sekundärindizesjajaneinjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinneinneinja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIRESTful HTTP APIgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Proprietäres Protokoll
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
Go
Java
JavaScript
Python
Ruby
Scala
Swift
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionenneinneinnein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinneinja infoonly for the SQL APInein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardinghorizontale Partitionierung infoconsistent hashingShardingkeineSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source ReplikationInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinjaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionACIDAtomic single-row operationsACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarIdentity management, authentication, and access controlAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinnein

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 DynamoDBFauna infopreviously named FaunaDBGoogle Cloud BigtableOracle Berkeley DBSphinx
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

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

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Uber Migrates 1 Trillion Records from DynamoDB to LedgerStore to Save $6 Million Annually
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Freecharge lowered their identity management system cost and improved scaling by switching to Amazon DynamoDB ...
20. Mai 2024, AWS Blog

Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services
16. Mai 2024, AWS Blog

Migrating Uber's Ledger Data from DynamoDB to LedgerStore
11. April 2024, Uber

Zendesk Moves from DynamoDB to MySQL and S3 to Save over 80% in Costs
29. Dezember 2023, InfoQ.com

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Slicing the Gordian Knot: A leap to real-time systems of truth
3. Februar 2024, SiliconANGLE News

Fauna Launches Distributed Document-Relational Database On Google Cloud Marketplace
21. März 2024, GlobeNewswire

Fauna Adds Transformative Schema-as-Code Capabilities to Enterprise Proven, Document-Relational Database
15. November 2023, businesswire.com

Utah Natural Heritage Program
17. Oktober 2023, Utah Division of Wildlife Resources

Fauna Query Language tamed to appeal to developers
22. August 2023, The Register

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Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

Google Launches Cloud Bigtable, A Highly Scalable And Performant NoSQL Database
6. Mai 2015, TechCrunch

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ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards
26. Mai 2021, EurekAlert

Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag
5. März 2019, ADT Magazine

The importance of bitcoin nodes and how to start one
9. Mai 2014, The Merkle News

The stable version of AlmaLinux 9.0 has already been released
26. Mai 2022, Linux Adictos

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Switching From Sphinx to MkDocs Documentation — What Did I Gain and Lose
2. Februar 2024, Towards Data Science

Manticore is a Faster Alternative to Elasticsearch in C++
25. Juli 2022, hackernoon.com

Perplexity AI: From Its Use To Operation, Everything You Need To Know About Googles Newest Challenger
11. Januar 2024, Free Press Journal

The Pirate Bay was recently down for over a week due to a DDoS attack
29. Oktober 2019, The Hacker News

Beyond the Concert Hall: 5 Organizations Making a Difference in Classical Music in 2018 | WQXR Editorial
22. Dezember 2018, WQXR Radio

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