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

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Microsoft Azure Data Explorer 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 ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertFully managed big data interactive analytics platformSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte57,82
Rang#18  Overall
#2  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte1,51
Rang#120  Overall
#62  Relational DBMS
Punkte16,15
Rang#35  Overall
#21  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbazure.microsoft.com/­services/­data-explorerspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonMicrosoftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201220192014
Aktuelle Versionv2.4.4, September 2019
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScala
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaja
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, XSLTjanein
Sekundärindizesjanein
SQL infoSupport of SQLneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIMicrosoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
.Net
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinYes. Languages: KQL, Python, Rnein
Triggersja infoby integration with AWS LambdaTable-level update policy rules can be used to automatically run a query and ingest its results when data is ingested into another table.nein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceyes, 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.keine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein infokann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werdennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID infoACID across one or more tables within a single AWS account and regionneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
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 Authenticationnein

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 ExplorerSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

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

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Konferenzen und Veranstaltungen

Spark Summit Europe 2019
Amsterdam, Netherlands, 15.-17. Oktober 2019

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

ScyllaDB takes on Amazon with new DynamoDB migration tool
11. September 2019, TechCrunch

ScyllaDB powers up Alternator: an open Amazon DynamoDB API - Open Source Insider
13. September 2019, ComputerWeekly.com

Startup Rockset Adds SQL to DynamoDB
21. August 2019, Datanami

Rockset Now Supports Amazon DynamoDB
20. August 2019, Database Trends and Applications

Rockset Releases Industry's First Real-Time SQL for Amazon DynamoDB
20. August 2019, GlobeNewswire

bereitgestellt von Google News

Azure Data Explorer for IoT Data Analytics | Internet of Things Show - Microsoft
2. September 2019, Channel 9

Azure Cosmos DB update for August 2019 | Azure Friday - Microsoft
30. August 2019, Channel 9

Fastly, Microsoft partner on real-time analytics with Azure Data Explorer
29. Januar 2019, ZDNet

An overview of Azure Data Explorer (ADX) - Microsoft
7. Februar 2019, Channel 9

How to use Azure Data Explorer for big data analysis
12. Februar 2019, InfoWorld

bereitgestellt von Google News

Topics to watch at the Strata Data Conference in New York 2019
10. September 2019, O'Reilly Radar

Top 5 High Demand Cloud Skills in 2019
4. September 2019, Times Square Chronicles

A Decade Later, Apache Spark Still Going Strong
8. März 2019, Datanami

Delta Lake gives Apache Spark data sets new powers
24. April 2019, InfoWorld

Real-Time Data Processing Using Redis Streams and Apache Spark Structured Streaming
13. Mai 2019, InfoQ.com

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Microsoft, Redmond, WA

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