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DBMS > Amazon DynamoDB vs. Manticore Search vs. Spark SQL vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Manticore Search vs. Spark SQL vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenManticore Search  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenStardog  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertMulti-storage database for search, including full-text search.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenEnterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
SuchmaschineRelational DBMSGraph DBMS
RDF Store
Sekundäre DatenbankmodelleTime Series DBMS infousing the Manticore Columnar Library
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte74,07
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte0,22
Rang#312  Overall
#21  Suchmaschinen
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte2,02
Rang#123  Overall
#11  Graph DBMS
#6  RDF Stores
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbmanticoresearch.comspark.apache.org/­sqlwww.stardog.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbmanual.manticoresearch.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.stardog.com
EntwicklerAmazonManticore SoftwareApache Software FoundationStardog-Union
Erscheinungsjahr2012201720142010
Aktuelle Version6.0, Februar 20233.5.0 ( 2.13), September 20237.3.0, Mai 2020
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenOpen Source infoGPL Version 2Open Source infoApache 2.0kommerziell info60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students
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.
ImplementierungsspracheC++ScalaJava
Server BetriebssystemegehostetFreeBSD
Linux
macOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
macOS
Windows
DatenschemaschemafreiFixed schemajaschema-free and OWL/RDFS-schema support
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaInt, Bigint, Float, Timestamp, Bit, Int array, Bigint array, JSON, Booleanjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTCan index from XMLneinnein infoImportieren/Exportieren von XML Daten möglich
Sekundärindizesjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernneinja infosupports real-time indexing in full-text and geospatial
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsYes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIBinary API
RESTful HTTP/JSON API
RESTful HTTP/SQL API
SQL over MySQL
JDBC
ODBC
GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
Elixir
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Java
Python
R
Scala
.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinuser defined functionsneinuser defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinneinja infovia event handlers
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.yes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSynchronous replication based on Galera librarykeineMulti-Source Replikation in HA-Cluster
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Immediate Consistency in HA-Cluster
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja infoBeziehungen in Graphen
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionja infoisolated transactions for atomic changes and binary logging for safe writesneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Manticore-Index gespeichert.jaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarneinneinZugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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 DynamoDBManticore SearchSpark SQLStardog
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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