DBMS > Amazon SimpleDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Google Cloud Datastore vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Google Cloud Datastore vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

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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

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud Plattform

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Key-Value Store
Wide Column Store

Document Store

Relational DBMS

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

Punkte	1,85
Rang	#138	Overall
	#24	Key-Value Stores

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	4,47
Rang	#76	Overall
	#12	Document Stores

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/simpledb

cloud.google.com/bigtable

cloud.google.com/datastore

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/simpledb

cloud.google.com/bigtable/docs

cloud.google.com/datastore/docs

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Amazon

Google

Microsoft

Erscheinungsjahr

2007

2015

2008

2016

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

ja, Details hier

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 (GQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

mit Google App Engine

Transact SQL

Triggers

nein

Callbacks mit Google Apps Engine

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding muss in der Applikation implementiert werden

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

Multi-source replication using Paxos

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels Google Cloud Dataflow

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

kann bei LeseOperationen spezifiziert werden

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration

Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

via ReferenceProperties or Ancestor paths

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Parallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werden

Atomic single-row operations

ACID

Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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Amazon DynamoDB Serves Trillions Of Requests Per Month While Counterpart SimpleDB Is No Longer A Listed ...
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Hands-on Tutorial for Getting Started with Amazon SimpleDB
28. Mai 2010, Packt Hub

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

New SimpleDB Goodies: Enhanced Select, Larger Result Sets, Mandatory HTTPS | Amazon Web Services
20. Mai 2009, AWS Blog

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