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DBMS > Amazon SimpleDB vs. FatDB vs. Splice Machine vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. FatDB vs. Splice Machine vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon SimpleDB  Xaus Vergleich ausschliessenFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenToroDB  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungGehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud. infoEs gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward ScioreEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,88
Rang#133  Overall
#23  Key-Value Stores
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­simpledbsplicemachine.comgithub.com/­torodb/­server
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­simpledbsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazonFatCloudSplice Machine8Kdata
Erscheinungsjahr2007201220142016
Aktuelle Version3.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoAGPL-V3
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.
ImplementierungsspracheC#JavaJava
Server BetriebssystemegehostetWindowsLinux
OS X
Solaris
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM
Datenschemaschemafreischemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajaja infostring, integer, double, boolean, date, object_id
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizesja infoAlle Spalten werden automatisch indiziertjaja
SQL infoSupport of SQLneinnein infoÃœber Integration mit SQL Serverja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP API.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
C#C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoÃœber Applikationenja infoJava
Triggersneinja infoÃœber Applikationenjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoSharding muss in der Applikation implementiert werdenShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar PartitioningSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoParallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werdenneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarnein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardZugriffsrechte für Benutzer und 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

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

Weitere Ressourcen
Amazon SimpleDBFatDBSplice MachineToroDB
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 | AWS News Blog
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

An Overview of Amazon Web Services - Cloud Application Architectures [Book]
22. September 2018, O'Reilly Media

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

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

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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Splice Machine scores $15M to make Hadoop run in real time
10. Februar 2014, VentureBeat

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