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DBMS > Amazon SimpleDB vs. Badger vs. Spark SQL vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. Badger vs. Spark SQL vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon SimpleDB  Xaus Vergleich ausschliessenBadger  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenVitess  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud. infoEs gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward ScioreAn embeddable, persistent, simple and fast Key-Value Store, written purely in Go.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenScalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreKey-Value StoreRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,88
Rang#133  Overall
#23  Key-Value Stores
Punkte0,22
Rang#320  Overall
#47  Key-Value Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,88
Rang#203  Overall
#95  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­simpledbgithub.com/­dgraph-io/­badgerspark.apache.org/­sqlvitess.io
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­simpledbgodoc.org/­github.com/­dgraph-io/­badgerspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlvitess.io/­docs
EntwicklerAmazonDGraph LabsApache Software FoundationThe Linux Foundation, PlanetScale
Erscheinungsjahr2007201720142013
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 202315.0.2, December 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2.0, commercial licenses available
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.
ImplementierungsspracheGoScalaGo
Server BetriebssystemegehostetBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Docker
Linux
macOS
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesja infoAlle Spalten werden automatisch indiziertneinneinja
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like DML and DDL statementsja infomit proprietären Erweiterungen
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
GoJava
Python
R
Scala
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinneinja infoproprietäre Syntax
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoSharding muss in der Applikation implementiert werdenkeineyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjakeinekeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
keineEventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja infonicht für MyISAM Storage Engine
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoParallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werdenneinneinACID at shard level
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoTable Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarneinneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept infokeine Benutzergruppen oder Rollen

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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Weitere Ressourcen
Amazon SimpleDBBadgerSpark SQLVitess
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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Amazon SimpleDB Management in Eclipse
22. Juli 2009, AWS Blog

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

Amazon Goes Back to the Future With 'NoSQL' Database
19. Januar 2012, WIRED

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM)
17. März 2024, Yahoo Singapore News

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PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes
18. Mai 2021, The Register

They scaled YouTube -- now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform
13. November 2019, TechTarget

Massively Scaling MySQL Using Vitess
19. Februar 2019, InfoQ.com

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