DBMS > Amazon SimpleDB vs. DataFS vs. GreptimeDB vs. TimesTen

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. DataFS vs. GreptimeDB vs. TimesTen

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Gehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud.

Es gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward Sciore

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency

An in-memory SQL relational database that delivers microsecond response and high throughput for OLTP applications. TimesTen can be deployed as a standalone database or as a cache to a backend Oracle database.

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

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

Punkte	1,89
Rang	#128	Overall
	#22	Key-Value Stores

Punkte	0,02
Rang	#369	Overall
	#18	Object oriented DBMS

Punkte	0,09
Rang	#343	Overall
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,26
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/simpledb

newdatabase.com

greptime.com

www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/simpledb

dev.mobiland.com/Overview.xsp

docs.greptime.com

docs.oracle.com/en/database/other-databases/timesten/index.html

Entwickler

Amazon

Mobiland AG

Greptime Inc.

Oracle

originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005

Erscheinungsjahr

2007

2018

2022

1998

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

Release 22.1

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

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

Rust

Server Betriebssysteme

gehostet

Windows

Android
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows

IBM AIX Power PC 64-bit
Linux arm64
Linux x86-64
Solaris SPARC 64
Solaris SPARC/x86
Solaris x86-64

Datenschema

schemafrei

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

Alle Spalten werden automatisch indiziert

nein

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

gRPC
HTTP API
JDBC

ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Pro*C/C++ programming interfaces
SQL and PL/SQL via JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala

.Net
C
C#
C++
VB.Net

C++
Erlang
Go
Java
JavaScript

C
C++
Java
Node.js
PL/SQL
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Python

PL/SQL

Triggers

nein

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding muss in der Applikation implementiert werden

Proprietary Sharding system

Sharding

keine

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

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Parallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werden

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

by means of logfiles and checkpoints

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

Windows-Profile

Simple rights management via user accounts

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

GreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr

Competitive advantages

- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr

Typical application scenarios

For IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr

Key customers

Greptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr

Market metrics

GreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr

Licensing and pricing models

GreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

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

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3. August 2015, Matthias Gelbmann

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