DBMS > Amazon DynamoDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon DynamoDB vs. Splice Machine

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Unsere Besucher vergleichen Amazon DynamoDB und Splice Machine oft mit OpenSearch, Snowflake und Prometheus.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Gehostetes, skalierbares Datenbankservice von Amazon; die Daten werden in der Amazon Cloud gespeichert

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	77,57
Rang	#16	Overall
	#2	Document Stores
	#2	Key-Value Stores

Punkte	0,54
Rang	#255	Overall
	#116	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/dynamodb

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/dynamodb

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Amazon

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2012

2014

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlos bis zu einer gewissen Anzahl von Datenbankoperationen

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
ColdFusion
Erlang
Groovy
Java
JavaScript
Perl
PHP
Python
Ruby

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

by integration with AWS Lambda

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann über Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) realisiert werden

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID across one or more tables within a single AWS account and region

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbar

Access 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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

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