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DBMS > Amazon Neptune vs. Kyligence Enterprise vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. Kyligence Enterprise vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Neptune  Xaus Vergleich ausschliessenKyligence Enterprise  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, reliable graph database built for the cloudA distributed analytics engine for big data, built on top of Apache KylinSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellGraph DBMS
RDF Store
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,29
Rang#113  Overall
#9  Graph DBMS
#5  RDF Stores
Punkte0,46
Rang#266  Overall
#124  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­neptunekyligence.io/­kyligence-enterprisespark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­neptune/­developer-resourcesspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonKyligence, Inc.Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr201720162014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaScala
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjanein
SQL infoSupport of SQLneinANSI SQL for queries (using Apache Calcite)SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteOpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-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 infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoRelationships in graphsnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infowith encyption-at-restjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess 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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