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DBMS > Amazon DynamoDB vs. LeanXcale vs. Spark SQL vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. LeanXcale vs. Spark SQL vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilitiesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Key-Value Store
Relational DBMS
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte74,07
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte0,29
Rang#291  Overall
#41  Key-Value Stores
#132  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbwww.leanxcale.comspark.apache.org/­sqlsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazonLeanXcaleApache Software FoundationSplice Machine
Erscheinungsjahr2012201520142014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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.
ImplementierungsspracheScalaJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Linux
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 SQLneinja infothrough Apache DerbySQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
C
Java
Scala
Java
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinja infoJava
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjakeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionACIDneinACID
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 haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarneinAccess 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

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

Weitere Ressourcen
Amazon DynamoDBLeanXcaleSpark SQLSplice Machine
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

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

Continuously replicate Amazon DynamoDB changes to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS Lambda | Amazon ...
14. 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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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks
8. Mai 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

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

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works
29. September 2020, eWeek

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

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