DBMS > Amazon Neptune vs. Apache Spark (SQL) vs. DuckDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. Apache Spark (SQL) vs. DuckDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Fast, reliable graph database built for the cloud

Apache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Primäres Datenbankmodell

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

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

Punkte	2,13
Rang	#111	Overall
	#9	Graph DBMS
	#5	RDF Stores

Punkte	21,62
Rang	#29	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	7,44
Rang	#44	Overall
	#27	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/neptune

spark.apache.org/sql

duckdb.org

Technische Dokumentation

aws.amazon.com/neptune/developer-resources

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

duckdb.org/docs

Entwickler

Amazon

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2017

2014

2018

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

1.0.0, Juni 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MIT License

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

Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

serverlos

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

OpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala

Java
Python
R
Scala

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances.

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

Relationships in graphs

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

with encyption-at-rest

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)

nein

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

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