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DBMS > Amazon SimpleDB vs. Apache Impala vs. Microsoft Azure Table Storage vs. TDengine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. Apache Impala vs. Microsoft Azure Table Storage vs. TDengine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon SimpleDB  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenTDengine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud. infoEs gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward ScioreAnalytic DBMS für HadoopA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsTime Series DBMS and big data platform
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreRelational DBMSWide Column StoreTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,88
Rang#133  Overall
#23  Key-Value Stores
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte4,04
Rang#77  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte2,68
Rang#106  Overall
#9  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­simpledbimpala.apache.orgazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tablesgithub.com/­taosdata/­TDengine
tdengine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­simpledbimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.tdengine.com
EntwicklerAmazonApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaMicrosoftTDEngine, previously Taos Data
Erscheinungsjahr2007201320122019
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20223.0, August 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoAGPL V3, also commercial editions available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C
Server BetriebssystemegehostetLinuxgehostetLinux
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesja infoAlle Spalten werden automatisch indiziertjaneinnein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsneinStandard SQL with extensions for time-series applications
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
RESTful HTTP APIJDBC
RESTful HTTP API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Rust
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinnein
Triggersneinneinneinyes, via alarm monitoring
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoSharding muss in der Applikation implementiert werdenShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.ja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoParallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werdenneinoptimistic Locking
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
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) definierbarZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesyes
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon SimpleDBApache ImpalaMicrosoft Azure Table StorageTDengine
Specific characteristicsTDengine™ is a next generation data historian purpose-built for Industry 4.0 and...
» mehr
Competitive advantagesHigh Performance at any Scale: TDengine is purpose-built for handling massive industrial...
» mehr
Typical application scenariosTDengine is designed for Industrial IoT scenarios, including: Manufacturing Connected...
» mehr
Market metricsTDengine has garnered over 22,500 stars on GitHub and is used in over 50 countries...
» mehr
Licensing and pricing modelsTDengine OSS is an open source, cloud native time series database. It includes built-in...
» mehr
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Streamlining Time-Series Data Management with TDengine’s PostgreSQL Connector
12. Juni 2024

Enhancing IoT and Industrial Data Management with TDengine’s MySQL Connector
12. Juni 2024

Comprehensive Comparison Between TDengine and MongoDB
6. Juni 2024

Comprehensive Comparison Between TDengine and TimescaleDB
5. Juni 2024

Mastering Memory Leak Detection in TDengine
31. Mai 2024

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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Weitere Ressourcen
Amazon SimpleDBApache ImpalaMicrosoft Azure Table StorageTDengine
DB-Engines Blog Posts

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

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

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A Place for Everything – Amazon SimpleDB
14. Dezember 2007, AWS Blog

Amazon DynamoDB Serves Trillions Of Requests Per Month While Counterpart SimpleDB Is No Longer A Listed ...
12. November 2013, TechCrunch

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Good Advice on Keeping Your Database Simple and Fast.
25. März 2009, All Things Distributed

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19. Januar 2012, WIRED

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28. November 2017, SDTimes.com

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24. Juni 2022, InfoWorld

Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

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27. Oktober 2017, KDnuggets

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7. März 2024, Simplilearn

How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB
9. Juli 2021, hackernoon.com

How to use Azure Table storage in .Net
14. Januar 2019, InfoWorld

Quick Guide to Azure Storage Pricing
16. Mai 2023, DevOps.com

How to write data to Azure Table Store with an Azure Function
14. April 2017, Experts Exchange

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4. Januar 2024, IT Brief Australia

TDengine debuts cloud-based time-series data processing platform for IoT deployments
20. September 2022, SiliconANGLE News

New TDengine Benchmark Results Show Up to 37.0x Higher Query Performance Than InfluxDB and TimescaleDB
28. Februar 2023, Yahoo Finance

Comparing Different Time-Series Databases
10. Februar 2022, hackernoon.com

MindsDB is now the leading and fastest growing applied ML platform in the world India - English
3. November 2022, PR Newswire

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