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DBMS > Amazon SimpleDB vs. Firebase Realtime Database vs. Hawkular Metrics vs. MarkLogic vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. Firebase Realtime Database vs. Hawkular Metrics vs. MarkLogic vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon SimpleDB  Xaus Vergleich ausschliessenFirebase Realtime Database  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenMarkLogic  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud. infoEs gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward ScioreCloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data.Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Operational and transactional Enterprise NoSQL databaseOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreDocument StoreTime Series DBMSDocument Store
Native XML DBMS
RDF Store infoab Version 7
Suchmaschine
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,89
Rang#128  Overall
#22  Key-Value Stores
Punkte13,60
Rang#39  Overall
#6  Document Stores
Punkte0,01
Rang#377  Overall
#39  Time Series DBMS
Punkte4,15
Rang#70  Overall
#11  Document Stores
#1  Native XML DBMS
#1  RDF Stores
#8  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#244  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­simpledbfirebase.google.com/­products/­realtime-databasewww.hawkular.orgwww.progress.com/­marklogicsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­simpledbfirebase.google.com/­docs/­databasewww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guidewww.progress.com/­marklogic/­documentationsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazonGoogle infoacquired by Google 2014Community supported by Red HatMarkLogic Corp.Splice Machine
Erscheinungsjahr20072012201420012014
Aktuelle Version11.0, December 20223.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell infoeingeschränkte kostenlose Version verfügbarOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++Java
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreischemafreischemafrei infoSchema kann erzwungen werdenja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesja infoAlle Spalten werden automatisch indiziertjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLneinneinneinja infoSQL92ja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIAndroid
iOS
JavaScript API
RESTful HTTP API
HTTP RESTJava API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API infoProprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
Java
JavaScript
Objective-C
Go
Java
Python
Ruby
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinlimited functionality with using 'rules'neinja infovia XQuery or JavaScriptja infoJava
TriggersneinCallbacks are triggered when data changesja infovia Hawkular Alertingjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoSharding muss in der Applikation implementiert werdenSharding infobasierend auf CassandraShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandrajaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja infoÃœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce JobsYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual Consistency infoif the client is offline
Immediate Consistency infoif the client is online
Eventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoParallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werdenjaneinACID infocan act as a resource manager in an XA/JTA transactionACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinyes, with Range Indexesja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbaryes, based on authentication and database rulesneinRollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und SubdokumentenebeneAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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 SimpleDBFirebase Realtime DatabaseHawkular MetricsMarkLogicSplice Machine
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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Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

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30. Mai 2024, Data Center Knowledge

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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 Learning
19. Januar 2021, PR Newswire

Monte Zweben's Splice Machine Introduces New Hadoop RDBMS
24. Juni 2014, Forbes

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

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

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