DBMS > Amazon SimpleDB vs. Spark SQL vs. SpatiaLite vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. Spark SQL vs. SpatiaLite vs. WakandaDB

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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

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Spatial extension of SQLite

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	1,88
Rang	#133	Overall
	#23	Key-Value Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	1,63
Rang	#146	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	0,10
Rang	#356	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

aws.amazon.com/simpledb

spark.apache.org/sql

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/simpledb

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Amazon

Apache Software Foundation

Alessandro Furieri

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

2007

2014

2008

2012

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

5.0.0, August 2020

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Scala

C++

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

serverlos

Linux
OS X
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

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

Java
Python
R
Scala

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding muss in der Applikation implementiert werden

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

nein

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

nein

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

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25. März 2009, All Things Distributed

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19. Januar 2012, WIRED

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3. April 2024, InfoWorld

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24. Januar 2024, Towards Data Science

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