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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon SimpleDB vs. Spark SQL vs. ToroDB vs. Valentina Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon SimpleDB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenToroDB  Xaus Vergleich ausschliessenValentina Server  Xaus Vergleich ausschliessen
ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungGehostetes einfaches Datenbankservice von Amazon, die Daten liegen in der Amazon Cloud. infoEs gibt ein unabhängiges Produkt namens SimpleDB von Edward ScioreSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQLObject-relational database and reports server
Primäres DatenbankmodellKey-Value StoreRelational DBMSDocument StoreRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,85
Rang#138  Overall
#24  Key-Value Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,17
Rang#327  Overall
#145  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­simpledbspark.apache.org/­sqlgithub.com/­torodb/­serverwww.valentina-db.net
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­simpledbspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlvalentina-db.com/­docs/­dokuwiki/­v5/­doku.php
EntwicklerAmazonApache Software Foundation8KdataParadigma Software
Erscheinungsjahr2007201420161999
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20235.7.5
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL-V3kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VMLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateneinjaja infostring, integer, double, boolean, date, object_idja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesja infoAlle Spalten werden automatisch indiziertneinja
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C++
Erlang
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
Java
Python
R
Scala
.Net
C
C#
C++
Objective-C
PHP
Ruby
Visual Basic
Visual Basic.NET
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinja
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenkeine infoSharding muss in der Applikation implementiert werdenyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjakeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency infokann bei LeseOperationen spezifiziert werden
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoParallel ausgeführte Datenänderungen können von der Applikation entdeckt werdenneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte für Benutzer und Rollen über AWS Identity and Access Management (IAM) definierbarneinZugriffsrechte für Benutzer und RollenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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
Amazon SimpleDBSpark SQLToroDBValentina Server
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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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

A Place for Everything – Amazon SimpleDB
14. Dezember 2007, AWS Blog

Amazon DynamoDB Serves Trillions Of Requests Per Month While Counterpart SimpleDB Is No Longer A Listed ...
12. November 2013, TechCrunch

Amazon SimpleDB Management in Eclipse
22. Juli 2009, AWS Blog

An Overview of Amazon Web Services - Cloud Application Architectures [Book]
22. September 2018, oreilly.com

Amazon Goes Back to the Future With 'NoSQL' Database
19. Januar 2012, WIRED

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

bereitgestellt von Google News

A Look at Valentina — SitePoint
18. April 2014, SitePoint

MySQL GUI Tools for Windows and Ubuntu/Linux: Top 8 free or open source
7. Dezember 2018, H2S Media

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