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DBMS > Amazon SimpleDB vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Spark SQL vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Spark SQL vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon SimpleDB  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud. infoEs gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward ScioreGlobally distributed, horizontally scalable, multi-model database serviceSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreDocument Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSSuchmaschine
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,85
Rang#138  Overall
#24  Key-Value Stores
Punkte29,04
Rang#27  Overall
#4  Document Stores
#2  Graph DBMS
#3  Key-Value Stores
#3  Wide Column Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­simpledbazure.microsoft.com/­services/­cosmos-dbspark.apache.org/­sqlsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­simpledblearn.microsoft.com/­azure/­cosmos-dbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerAmazonMicrosoftApache Software FoundationSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2007201420142001
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaC++
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
OS X
Windows
FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Datenschemaschemafreischemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinja infoJSON typesjanein
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 indiziertja infoAll properties auto-indexed by defaultneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIDocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python
Java
Python
R
Scala
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJavaScriptneinnein
TriggersneinJavaScriptneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoSharding muss in der Applikation implementiert werdenSharding infoImplizit im Cloud Serviceyes, utilizing Spark CoreSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjaja infoImplizit im Cloud Servicekeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinwith Hadoop integration infoIntegration with Hadoop/HDInsight on Azure*nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency infoConsistency level configurable on request level
Session Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoParallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werdenMulti-item ACID transactions with snapshot isolation within a partitionneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltennein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarZugriffsrechte bis auf item level einstellbarneinnein

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Weitere Ressourcen
Amazon SimpleDBMicrosoft Azure Cosmos DB infoformer name was Azure DocumentDBSpark SQLSphinx
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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4. Februar 2013, Paul Andlinger

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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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