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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Access vs. Spark SQL
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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon SimpleDB Xaus Vergleich ausschliessen | IBM Db2 Event Store Xaus Vergleich ausschliessen | Microsoft Access Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | Gehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud. Es gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward Sciore | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | Microsoft Access kombiniert ein Backend (JET bzw. ACE Engine) mit einem grafischen Frontend zur Datenabfrage bzw. Datenmanipulation. Das Access-Frontend wird häufig auch für Zugriff auf andere Datenquellen (DBMS, Excel, etc) verwendet. | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primäres Datenbankmodell | Key-Value Store | Event Store Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | aws.amazon.com/simpledb | www.ibm.com/products/db2-event-store | www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access | spark.apache.org/sql | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | docs.aws.amazon.com/simpledb | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | developer.microsoft.com/en-us/access | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Amazon | IBM | Microsoft | Apache Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 2007 | 2017 | 1992 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | 2.0 | 1902 (16.0.11328.20222), Maerz 2019 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell | kommerziell free developer edition available | kommerziell Gebündelt mit Microsoft Office Lizenzen | Open Source Apache 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | ja | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementierungssprache | C und C++ | C++ | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | gehostet | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | Windows Kein eigentlicher Datenbank-Server, sondern Ausführung von DLL's. | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | schemafrei | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | nein | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja Alle Spalten werden automatisch indiziert | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | nein | ja through the embedded Spark runtime | ja aber nicht SQL Standard konform | SQL-like DML and DDL statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | RESTful HTTP API | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | ADO.NET DAO ODBC OLE DB | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | .Net C C++ Erlang Java PHP Python Ruby Scala | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | C C# C++ Delphi Java (JDBC-ODBC) VBA Visual Basic.NET | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts Stored Procedures | nein | ja | ja ab Access 2010 mit ACE-Engine | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | nein | nein | ja ab Access 2010 mit ACE-Engine | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | keine Sharding muss in der Applikation implementiert werden | Sharding | keine | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | ja | Active-active shard replication | keine | keine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Eventual Consistency Immediate Consistency kann bei LeseOperationen spezifiziert werden | Eventual Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | nein Parallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werden | nein | ACID aber keine Files für Transaktions-Logging | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | No - written data is immutable | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | ja aber keine Files für Transaktions-Logging | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbar | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | nein einfache Benutzerverwaltung war vorhanden bis zur Version Access 2003 | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon SimpleDB | IBM Db2 Event Store | Microsoft Access | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | A Place for Everything – Amazon SimpleDB | AWS News Blog Amazon DynamoDB Serves Trillions Of Requests Per Month While Counterpart SimpleDB Is No Longer A Listed ... An Overview of Amazon Web Services - Cloud Application Architectures [Book] Amazon SimpleDB Management in Eclipse | AWS News Blog Good Advice on Keeping Your Database Simple and Fast. bereitgestellt von Google News | Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' Best cloud databases of 2022 Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM bereitgestellt von Google News | Abusing Microsoft Access "Linked Table" Feature to Perform NTLM Forced Authentication Attacks - Check Point Research Hackers Exploit Microsoft Access Feature to Steal Windows User’s NTLM Tokens After installing Navisworks, Office 2016 (32-bit) applications stopped launching How to Connect MS Access to MySQL via ODBC Driver MS access program to increase awareness and independence of those living with MS and disability bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) bereitgestellt von Google News |
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