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DBMS > Amazon DynamoDB vs. Google Cloud Bigtable vs. InfluxDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Google Cloud Bigtable vs. InfluxDB

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenInfluxDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.DBMS for storing time series, events and metrics
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Wide Column StoreTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte64,58
Rang#16  Overall
#2  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte3,16
Rang#90  Overall
#7  Wide Column Stores
Punkte21,86
Rang#30  Overall
#1  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbcloud.google.com/­bigtablewww.influxdata.com/­products/­influxdb-overview
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.influxdata.com/­influxdb
EntwicklerAmazonGoogle
Erscheinungsjahr201220152013
Aktuelle Version1.8.0, April 2020
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenkommerziellOpen Source infoMIT-License; commercial enterprise version available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGo
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X infothrough Homebrew
Datenschemaschemafreischemafreischemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinNumeric data and Strings
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinnein
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like query language
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIgRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
HTTP API
JSON over UDP
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinnein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoin enterprise version only
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesfrei wählbarer Replikationsfaktor infoin enterprise version only
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionAtomic single-row operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja infoDepending on used storage engine
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Einfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon DynamoDBGoogle Cloud BigtableInfluxDB
Specific characteristicsInfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It...
» mehr
Competitive advantagesTime to Value An end-to-end platform, InfluxData is ready to go on the cloud or via...
» mehr
Typical application scenariosIoT & Sensor Monitoring Instrumentation of every available surface in the material...
» mehr
Key customersInfluxData has over 630 paying customers, including IBM, PayPal, Siemens Tesla and...
» mehr
Market metricsFastest growing database to garnish 17,000 github stars Over 260,000 daily active...
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen source core with closed source clustering available either on-premise or on...
» mehr

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

Dynobase: Professional DynamoDB GUI Client. Available for Mac, Windows & Linux.
» mehr

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

Weitere Ressourcen
Amazon DynamoDBGoogle Cloud BigtableInfluxDB
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

Why Build a Time Series Data Platform?
20. Juli 2017, Paul Dix (guest author)

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

How to Run DynamoDB Tables On A Budget
25. Juni 2020, hackernoon.com

AWS Solutions Constructs – A Library of Architecture Patterns for the AWS CDK
23. Juni 2020, idk.dev

Cloud Computing Solutions Market Detail Analysis Report by 2020-2027 Focusing on Top Players Oracle, Amazon DynamoDB, Ancoris, CliQr, Midokura, Netpremacy, Cloudyn, Celigo, Aryaka.
14. Juli 2020, 3rd Watch News

AWS Chalice Now Supports YAML Templates
16. Juni 2020, idk.dev

Global NoSQL Database Market Expected to Reach Highest CAGR by 2025 : DynamoDB, ObjectLabs Corporation, Skyll, MarkLogic, InfiniteGraph, Oracle
14. Juli 2020, Cole of Duty

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Google Cloud rides the wave but remains a distant third place
13. Juli 2020, SiliconANGLE

MadHive announces $50M deal with SADA to expand its Google Cloud deployment
9. Juli 2020, SiliconANGLE

MadHive Selects SADA to Lead $50 Million Google Cloud Initiative
9. Juli 2020, GlobeNewswire

MadHive Turns To SADA Systems For $50 Million Google Cloud Ramp-Up
9. Juli 2020, CRN: Technology news for channel partners and solution providers

Google’s Data QnA is an AI service that helps business users get answers to analytical queries
8. Juli 2020, VentureBeat

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Time series databases at the core of the enterprise: real-time insights
1. Juli 2020, TechHQ

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13. Juli 2020, DevOps.com

Where InfluxDB time series database is going
21. Januar 2020, TechTarget

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14. November 2019, Business Wire

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