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DBMS > Amazon DynamoDB vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Spark SQL vs. Sphinx vs. XTDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon DynamoDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenXTDB infoformerly named Crux  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichertSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenA general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSSuchmaschineDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte74,07
Rang#17  Overall
#3  Document Stores
#2  Key-Value Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,11
Rang#343  Overall
#46  Document Stores
Websiteaws.amazon.com/­dynamodbspark.apache.org/­sqlsphinxsearch.comgithub.com/­xtdb/­xtdb
www.xtdb.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­dynamodbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docswww.xtdb.com/­docs
EntwicklerAmazonApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.Juxt Ltd.
Erscheinungsjahr2012201420012019
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 20231.19, September 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infokostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von DatenbankoperationenOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoMIT License
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.
ImplementierungsspracheScalaC++Clojure
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux
Datenschemaschemafreijajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesjaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Proprietäres ProtokollHTTP REST
JDBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Clojure
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinnein
Triggersja infoby integration with AWS Lambdaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.keine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjakeinekeineja, jeder Knoten hat alle Daten
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
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 regionneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarneinnein

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 DynamoDBSpark SQLSphinxXTDB infoformerly named Crux
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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The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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