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DBMS > Amazon DynamoDB vs. Google BigQuery vs. LeanXcale vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Google BigQuery vs. LeanXcale vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertLarge scale data warehouse service with append-only tablesA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilitiesOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte70,06
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte52,67
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte0,28
Rang#286  Overall
#41  Key-Value Stores
#130  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#244  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbcloud.google.com/­bigquerywww.leanxcale.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbcloud.google.com/­bigquery/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazonGoogleLeanXcaleSplice Machine
Erscheinungsjahr2012201020152014
Aktuelle Version3.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenkommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJava
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLneinjaja infothrough Apache Derbyja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIRESTful HTTP/JSON APIJDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C
Java
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptja infoJava
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

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Weitere Ressourcen
Amazon DynamoDBGoogle BigQueryLeanXcaleSplice Machine
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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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PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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How Delivery Hero perfects restaurant operations using gamification with Amazon DynamoDB
11. September 2024, AWS Blog

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26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine Learning
19. Januar 2021, PR Newswire

2021: The Year of the Feature Store
19. Januar 2021, Datanami

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24. Juni 2014, Forbes

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

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