DBMS > Amazon SimpleDB vs. EJDB vs. EsgynDB vs. Machbase Neo vs. MarkLogic

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. EJDB vs. EsgynDB vs. Machbase Neo vs. MarkLogic

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

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

TimeSeries DBMS for AIoT and BigData

Operational and transactional Enterprise NoSQL database

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Native XML DBMS
RDF Store

ab Version 7
Suchmaschine

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

Punkte	1,88
Rang	#133	Overall
	#23	Key-Value Stores

Punkte	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	0,25
Rang	#312	Overall
	#138	Relational DBMS

Punkte	0,17
Rang	#337	Overall
	#30	Time Series DBMS

Punkte	5,18
Rang	#63	Overall
	#11	Document Stores
	#1	Native XML DBMS
	#1	RDF Stores
	#7	Suchmaschinen

Website

aws.amazon.com/simpledb

github.com/Softmotions/ejdb

www.esgyn.cn

machbase.com

www.progress.com/marklogic

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/simpledb

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

machbase.com/dbms

www.progress.com/marklogic/documentation

Entwickler

Amazon

Softmotions

Esgyn

Machbase

MarkLogic Corp.

Erscheinungsjahr

2007

2012

2015

2013

2001

Aktuelle Version

V8.0, August 2023

11.0, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2

kommerziell

free test version available

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

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

C++, Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

serverlos

Linux

Linux
macOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

string, integer, double, bool, date, object_id

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

SQL-like query language

SQL92

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

In-process Library

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
JDBC
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC

Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API

Proprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

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

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

C
C#
C++
Go
Java
JavaScript
PHP

via ODBC
Python
R

via ODBC
Scala

C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java Stored Procedures

nein

via XQuery or JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding muss in der Applikation implementiert werden

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-source replication between multi datacenters

selectable replication factor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Ãœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobs

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Parallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werden

nein

ACID

nein

ACID

can act as a resource manager in an XA/JTA transaction

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

nein

In-Memory Unterstützung

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

nein

volatile and lookup table

yes, with Range Indexes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

Rollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebene

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

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

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

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