DB-EnginesExtremeDB for everyone with an RTOSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > Amazon DynamoDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RavenDB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. RavenDB vs. Spark SQL

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenRavenDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertFully managed big data interactive analytics platformOpen Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document DatabaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMS infocolumn orientedDocument StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series 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
Punkte4,38
Rang#77  Overall
#41  Relational DBMS
Punkte2,92
Rang#101  Overall
#18  Document Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbazure.microsoft.com/­services/­data-explorerravendb.netspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerravendb.net/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonMicrosoftHibernating RhinosApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201920102014
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases5.4, Juli 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenkommerziellOpen Source infoAGPL Version 3, kommerzielle Lizenz verfügbarOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#Scala
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
macOS
Raspberry Pi
Windows
Linux
OS X
Windows
DatenschemaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)schemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjanein
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexedjanein
SQL infoSupport of SQLneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetSQL-like query language (RQL)SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
.NET Client API
F# Client API
Go Client API
Java Client API
NodeJS Client API
PHP Client API
Python Client API
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.Net
C#
F#
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinYes, possible languages: KQL, Python, Rjanein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjaja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Multi-Source Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdenSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes.
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 regionneinACID, Cluster-wide transaction availablenein
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarAzure Active Directory AuthenticationAuthorization levels configured per client per databasenein

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 DynamoDBMicrosoft Azure Data ExplorerRavenDBSpark SQL
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

Introducing configurable maximum throughput for Amazon DynamoDB on-demand | Amazon Web Services
3. Mai 2024, AWS Blog

AWS announces Amazon DynamoDB zero-ETL integration with Amazon OpenSearch Service
28. November 2023, AWS Blog

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

A new and improved AWS CDK construct for Amazon DynamoDB tables | Amazon Web Services
31. Januar 2024, AWS Blog

Bulk update Amazon DynamoDB tables with AWS Step Functions | Amazon Web Services
20. März 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark
16. August 2022, Microsoft

Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog
23. Mai 2023, Microsoft

Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog
13. Juli 2023, Microsoft

Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection
16. Januar 2020, Microsoft

Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation
11. Februar 2019, Microsoft

bereitgestellt von Google News

RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding
3. Oktober 2023, PR Newswire

RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and ...
13. Juni 2023, PR Newswire

Install the NoSQL RavenDB Data System
14. Mai 2021, The New Stack

Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language
23. Mai 2022, InfoQ.com

RavenDB Adds Graph Queries
15. Mai 2019, Datanami

bereitgestellt von Google News

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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

SingleStore logo

Build AI apps with Vectors on SQL and JSON with milliseconds response times.
Try it today.

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt