DBMS > Amazon DynamoDB vs. Heroic vs. Oracle Berkeley DB vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Heroic vs. Oracle Berkeley DB vs. VoltDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Gehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichert

Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Time Series DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	74,07
Rang	#17	Overall
	#3	Document Stores
	#2	Key-Value Stores

Punkte	0,51
Rang	#255	Overall
	#21	Time Series DBMS

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/dynamodb

github.com/spotify/heroic

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/dynamodb

spotify.github.io/heroic

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

docs.voltdb.com

Entwickler

Amazon

Spotify

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2014

1994

2010

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationen

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

Java, C++

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

only with the Berkeley DB XML edition

Sekundärindizes

via Elasticsearch

SQL

Support of SQL

nein

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

by integration with AWS Lambda

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID across one or more tables within a single AWS account and region

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbar

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Weitere Ressourcen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Uber Migrates 1 Trillion Records from DynamoDB to LedgerStore to Save $6 Million Annually
19. Mai 2024, InfoQ.com

Simplify cross-account access control with Amazon DynamoDB using resource-based policies | Amazon Web Services
20. März 2024, AWS Blog

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

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

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

bereitgestellt von Google News

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions
26. April 2023, HPCwire

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

Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center
18. August 2020, Berkman Klein Center

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

Oracle buys Sleepycat Software
14. Februar 2006, MarketWatch

bereitgestellt von Google News

Unveiling Volt Active Data's game-changing approach to limitless app performance
16. Oktober 2023, YourStory

VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication
31. August 2021, PR Newswire

VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database
30. Januar 2014, Datanami

VoltDB Upgrades Power, Security of Its In-Memory Database
1. Februar 2017, eWeek

VoltDB Adds Geospatial Support, Cross-Site Replication
28. Januar 2016, The New Stack

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk