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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Heroic vs. Ignite vs. OpenMLDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenIgnite  Xaus Vergleich ausschliessenOpenMLDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertTime Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchApache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale.An open-source machine learning database that provides a feature platform for training and inference
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Time Series DBMS
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
Punkte0,46
Rang#265  Overall
#22  Time Series DBMS
Punkte3,11
Rang#96  Overall
#15  Key-Value Stores
#49  Relational DBMS
Punkte0,10
Rang#359  Overall
#36  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbgithub.com/­spotify/­heroicignite.apache.orgopenmldb.ai
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbspotify.github.io/­heroicapacheignite.readme.io/­docsopenmldb.ai/­docs/­zh/­main
EntwicklerAmazonSpotifyApache Software Foundation4 Paradigm Inc.
Erscheinungsjahr2012201420152020
Aktuelle VersionApache Ignite 2.62024-2 February 2024
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, Java, .NetC++, Java, Scala
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
DatenschemaschemafreischemafreijaFixed schema
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizesjaja infovia Elasticsearchjaja
SQL infoSupport of SQLneinneinANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIHQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
JDBC
SQLAlchemy
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
C++
Go
Java
Python
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)nein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinyes (cache interceptors and events)nein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardinghorizontal partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjajayes (replicated cache)Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinyes (compute grid and hadoop accelerator)
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
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) definierbarSecurity Hooks for custom implementationsfine grained access rights 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

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Weitere Ressourcen
Amazon DynamoDBHeroicIgniteOpenMLDB
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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22. Januar 2024, The New Stack

Simplify private connectivity to Amazon DynamoDB with AWS PrivateLink | Amazon Web Services
19. März 2024, AWS Blog

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20. März 2024, AWS Blog

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8. Februar 2024, PR Newswire

Apache Ignite: An Overview
6. September 2023, Open Source For You

What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used?
18. Juli 2022, The Stack

Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services
14. Mai 2016, AWS Blog

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1. Juni 2023, Datanami

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MLOp practice: using OpenMLDB in the real-time anti-fraud model for the bank's online transaction
23. August 2021, Towards Data Science

Predictive maintenance — 5minutes demo of an end to end machine learning project
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Compared to Native Spark 3.0, We Have Achieved Significant Optimization Effects in the AI
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