DBMS > Amazon SimpleDB vs. NSDb vs. SingleStore vs. Spark SQL vs. Vertica
Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. NSDb vs. SingleStore vs. Spark SQL vs. Vertica
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon SimpleDB Xaus Vergleich ausschliessen | NSDb Xaus Vergleich ausschliessen | SingleStore  former name was MemSQL Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | Vertica OpenText™ Vertica™ 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 | Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes | MySQL wire-compliant distributed RDBMS that combines an in-memory row-oriented and a disc-based column-oriented storage with patented universal storage to handle transactional and analytical workloads in one single table type | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Key-Value Store | Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS Column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Document Store Spatial DBMS Time Series DBMS Vektor DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | aws.amazon.com/simpledb | nsdb.io | www.singlestore.com | spark.apache.org/sql | www.vertica.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | docs.aws.amazon.com/simpledb | nsdb.io/Architecture | docs.singlestore.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | vertica.com/documentation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Amazon | SingleStore Inc. | Apache Software Foundation | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 2007 | 2017 | 2013 | 2014 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 8.5, Jänner 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 12.0.3, Jänner 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell | Open Source Apache Version 2.0 | kommerziell free developer edition available | Open Source Apache 2.0 | kommerziell Limitierte Community Edition gratis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | ja | nein | nein | nein | nein on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | SingleStoreDB Cloud: The world's fastest, modern cloud database for both operational (OLTP) and analytical (OLAP) workloads. Available instantly with multi-cloud and hybrid-cloud capabilities | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | Java, Scala | C++, Go | Scala | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | gehostet | Linux macOS | Linux 64 bit version required | Linux OS X Windows | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | schemafrei | ja | ja | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | nein | yes: int, bigint, decimal, string | ja | ja | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | nein | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja Alle Spalten werden automatisch indiziert | all fields are automatically indexed | ja | nein | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | nein | SQL-like query language | yes but no triggers and foreign keys | SQL-like DML and DDL statements | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | RESTful HTTP API | gRPC HTTP REST WebSocket | Cluster Management API as HTTP Rest and CLI HTTP API JDBC MongoDB API ODBC | JDBC ODBC | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | .Net C C++ Erlang Java PHP Python Ruby Scala | Java Scala | Bash C C# Java JavaScript (Node.js) Python | Java Python R Scala | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | nein | nein | ja | nein | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | nein | nein | nein | yes, called Custom Alerts | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | keine Sharding muss in der Applikation implementiert werden | Sharding | Sharding hash partitioning | yes, utilizing Spark Core | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | ja | Source-Replica Replikation stores two copies of each physical data partition on two separate nodes | keine | Multi-Source Replikation One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | nein | nein can define user-defined aggregate functions for map-reduce-style calculations | no Bi-directional Spark integration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Eventual Consistency Immediate Consistency kann bei LeseOperationen spezifiziert werden | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | nein Parallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werden | nein | ACID | nein | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | Using Apache Lucene | ja All updates are persistent, including those to disk-based columnstores and memory-based row stores. Transaction commits are supported via write-ahead log. | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbar | Fine grained access control via users, groups and roles | nein | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon SimpleDB | NSDb | SingleStore former name was MemSQL | Spark SQL | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | SingleStore offers a fully-managed , distributed, highly-scalable SQL database designed... » mehr | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | SingleStore’s competitive advantages include: Easy and Simplified Architecture with... » mehr | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Driving Fast Analytics: SingleStore delivers the fastest and most scalable reporting... » mehr | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | IEX Cloud : Improves Financial Data Distribution Speed 15x with Singlestore DB Comcast,... » mehr | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Customers in various industries worldwide including US and International Industry... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | F ree Tier and Enterprise Edition » mehr | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » mehr | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir 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 | NSDb | SingleStore former name was MemSQL | Spark SQL | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines Blog Posts | The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years Amazon - the rising star in the DBMS market | Turbocharge Your Application Development Using WebAssembly With SingleStoreDB Cloud-Based Analytics With SingleStoreDB SingleStore: The Increasing Momentum of Multi-Model Database Systems | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | A Place for Everything – Amazon SimpleDB Hands-on Tutorial for Getting Started with Amazon SimpleDB Amazon DynamoDB Serves Trillions Of Requests Per Month While Counterpart SimpleDB Is No Longer A Listed ... Amazon SimpleDB Management in Eclipse An Overview of Amazon Web Services - Cloud Application Architectures [Book] bereitgestellt von Google News | SingleStore CEO sees little future for purpose-built vector databases SingleStore Announces Real-time Data Platform to Further Accelerate AI, Analytics and Application Development Building a Modern Database: Nikita Shamgunov on Postgres and Beyond SingleStore adds indexed vector search to Pro Max release for faster AI work – Blocks and Files Announcing watsonx.ai and SingleStore for generative AI applications 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 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 bereitgestellt von Google News | Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS How Embedded Analytics Help ISVs Overcome Challenges OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations OpenText integrates Micro Focus tech through Cloud Editions 23.3 Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more bereitgestellt von Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk
