DBMS > Amazon SimpleDB vs. IBM Db2 vs. SpaceTime vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. IBM Db2 vs. SpaceTime vs. Splice Machine

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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

Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux

SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance.

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Key-Value Store

Relational DBMS

Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB

Spatial DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
RDF Store

in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)
Spatial DBMS

with Db2 Spatial Extender

Relational DBMS

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

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

Punkte	128,46
Rang	#8	Overall
	#5	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/simpledb

www.ibm.com/products/db2

www.mireo.com/spacetime

splicemachine.com

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/simpledb

www.ibm.com/docs/en/db2

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Amazon

IBM

Mireo

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2007

1983

Version für Großrechner

2020

2014

Aktuelle Version

12.1, Oktober 2016

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose Version verfügbar

kommerziell

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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 und C++

C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
z/OS

Linux

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

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

A subset of ANSI SQL is implemented

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
JSON style queries

Kompatibel zu MongoDB
ODBC
XQuery

RESTful HTTP API

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

C#
C++
Python

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding muss in der Applikation implementiert werden

Sharding

nur in Windows/Unix/Linux Version

Fixed-grid hypercubes

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

mit Zusatztools (MQ, InfoSphere)

Real-time block device replication (DRBD)

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

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

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Parallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werden

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access 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

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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22. Juli 2009, AWS Blog

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19. Januar 2012, WIRED

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