Google Cloud Spanner ist nicht die einzige Option für Relationale Datenbanken. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Google Cloud Spanner zu berücksichtigen sind, beinhalten features und availability. Die beste Gesamtalternative zu Google Cloud Spanner ist Amazon Aurora. Andere ähnliche Apps wie Google Cloud Spanner sind Oracle Database, PostgreSQL, Amazon DynamoDB, und Amazon Relational Database Service (RDS). Google Cloud Spanner Alternativen finden Sie in Relationale Datenbanken, aber sie könnten auch in Datenbank als Dienst (DBaaS) Anbieter oder Dokumentdatenbanken sein.
Amazon Aurora ist ein vollständig verwalteter relationaler Datenbankdienst, der die Leistung und Verfügbarkeit von High-End-Kommerz-Datenbanken mit der Einfachheit und Kosteneffizienz von Open-Source-Datenbanken kombiniert. Kompatibel mit MySQL und PostgreSQL liefert Aurora bis zu fünfmal den Durchsatz von Standard-MySQL-Datenbanken und bis zu dreimal den von Standard-PostgreSQL-Datenbanken. Es ist für hohe Verfügbarkeit ausgelegt und bietet bis zu 99,99 % Verfügbarkeit innerhalb einer einzelnen Region und bis zu 99,999 % über mehrere Regionen hinweg. Die Architektur von Aurora umfasst ein verteiltes, fehlertolerantes Speichersystem, das automatisch auf bis zu 128 Tebibyte skaliert und kontinuierlichen Datenzugriff und Haltbarkeit gewährleistet. Darüber hinaus bietet Aurora serverlose Konfigurationen, die eine automatische Skalierung basierend auf den Anforderungen der Anwendung ermöglichen, und integriert sich nahtlos mit anderen AWS-Diensten für maschinelles Lernen und Analysen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Hohe Leistung: Liefert bis zu fünfmal den Durchsatz von MySQL und dreimal den von PostgreSQL, was eine effiziente Handhabung anspruchsvoller Workloads ermöglicht. - Hohe Verfügbarkeit: Ausgelegt für bis zu 99,99 % Verfügbarkeit innerhalb einer einzelnen Region und bis zu 99,999 % über mehrere Regionen hinweg, um kontinuierlichen Datenzugriff zu gewährleisten. - Skalierbarkeit: Skaliert den Speicher automatisch auf bis zu 128 Tebibyte und unterstützt bis zu 15 Lese-Replikate für leseintensive Anwendungen. - Serverlose Konfiguration: Bietet Aurora Serverless, das die Kapazität automatisch basierend auf der Anwendungsnachfrage anpasst und die Notwendigkeit manueller Bereitstellung eliminiert. - Integration von maschinellem Lernen: Integriert sich mit Amazon SageMaker und Amazon Comprehend, was maschinelle Lernfähigkeiten innerhalb der Datenbank ohne Datenbewegung ermöglicht. - Sicherheit: Bietet mehrere Sicherheitsebenen, einschließlich Netzwerktrennung, Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung sowie Konformität mit verschiedenen Industriestandards. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Amazon Aurora adressiert den Bedarf an einem leistungsstarken, hochverfügbaren und skalierbaren relationalen Datenbankdienst, der kosteneffektiv und einfach zu verwalten ist. Durch die Kompatibilität mit MySQL und PostgreSQL ermöglicht es Organisationen, bestehende Anwendungen ohne signifikante Codeänderungen zu migrieren. Die automatische Skalierung und serverlosen Optionen von Aurora richten sich an Anwendungen mit variablen Workloads und reduzieren den operativen Aufwand und die Kosten. Die Integration mit AWS-Diensten für maschinelles Lernen ermöglicht Echtzeitanalysen und prädiktive Fähigkeiten direkt innerhalb der Datenbank und verbessert die Anwendungsfunktionalität. Insgesamt vereinfacht Aurora das Datenbankmanagement und liefert gleichzeitig Performance und Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau.
Oracle-Datenbank ist ein umfassendes, multimodales Datenbankmanagementsystem, das von der Oracle Corporation entwickelt wurde. Es ist darauf ausgelegt, verschiedene Datentypen und Arbeitslasten zu bewältigen, einschließlich Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP), Data Warehousing und gemischten Datenbankoperationen. Mit seiner robusten Architektur unterstützt die Oracle-Datenbank die Bereitstellung in lokalen Umgebungen, Cloud-Plattformen und hybriden Konfigurationen und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit, um den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Multimodale Unterstützung: Die Oracle-Datenbank unterstützt verschiedene Datenmodelle, einschließlich relationaler, dokumentenbasierter, graphenbasierter und Schlüssel-Wert-Modelle, sodass Entwickler mit unterschiedlichen Datentypen innerhalb einer einzigen Plattform arbeiten können. - Erweiterte Analytik: Die Datenbank integriert erweiterte Analysefunktionen, wie maschinelles Lernen in der Datenbank und AI Vector Search, die es Benutzern ermöglichen, komplexe Analysen direkt innerhalb der Datenbankumgebung durchzuführen. - Hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit: Für geschäftskritische Anwendungen konzipiert, bietet die Oracle-Datenbank Funktionen wie Datenreplikation, Backup, Server-Cluster und automatisches Speichermanagement, um hohe Verfügbarkeit und nahtlose Skalierbarkeit zu gewährleisten. - Sicherheit: Mit umfassenden Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung, SQL-Firewall und Datenmaskierung, schützt die Oracle-Datenbank sensible Informationen und gewährleistet die Datenintegrität. - Multicloud-Bereitstellung: Die Oracle-Datenbank unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Cloud-Plattformen, einschließlich Oracle Cloud Infrastructure, AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, und bietet Flexibilität und Compliance mit Anforderungen an die Datenresidenz. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Die Oracle-Datenbank adressiert die komplexen Datenmanagementbedürfnisse moderner Unternehmen, indem sie eine einheitliche Plattform bietet, die mehrere Datenmodelle und Arbeitslasten unterstützt. Ihre Integration von KI- und maschinellen Lernfunktionen ermöglicht es Organisationen, direkt aus ihren Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und so die Entscheidungsprozesse zu verbessern. Die hohe Verfügbarkeit und Skalierbarkeit der Datenbank stellen sicher, dass Unternehmen kontinuierliche Betriebsabläufe aufrechterhalten und sich an wachsende Datenanforderungen anpassen können. Darüber hinaus schützen ihre robusten Sicherheitsfunktionen vor Datenverletzungen und gewährleisten die Einhaltung von regulatorischen Standards. Durch die Unterstützung von Multicloud-Bereitstellungen bietet die Oracle-Datenbank die Flexibilität, in verschiedenen Cloud-Umgebungen zu operieren und so eine nahtlose Integration und Innovation über verschiedene Plattformen hinweg zu ermöglichen.
PostgreSQL ist ein leistungsstarkes, quelloffenes objektrelationales Datenbanksystem, das für seine Zuverlässigkeit, Erweiterbarkeit und Einhaltung von SQL-Standards bekannt ist. Es stammt aus dem POSTGRES-Projekt der University of California in Berkeley aus dem Jahr 1986 und hat sich über fast vier Jahrzehnte zu einer robusten Plattform entwickelt, die in der Lage ist, komplexe Datenlasten auf verschiedenen Betriebssystemen zu bewältigen. Die Architektur von PostgreSQL legt Wert auf Datenintegrität und Skalierbarkeit, was es zu einer bevorzugten Wahl für Entwickler und Organisationen weltweit macht. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Umfassende Datentypen: Unterstützt eine breite Palette von Datentypen, einschließlich primitiver (Integer, Numeric, String, Boolean), strukturierter (Date/Time, Array, Range), dokumentbasierter (JSON/JSONB, XML) und geometrischer Typen. - Fortschrittliche Datenintegrität: Gewährleistet die Genauigkeit der Daten durch Funktionen wie UNIQUE-Einschränkungen, Primär- und Fremdschlüssel, Ausschlusseinschränkungen und verschiedene Sperrmechanismen. - Hohe Leistung und Parallelität: Nutzt fortschrittliche Indexierungsmethoden (B-Baum, GiST, GIN, BRIN), einen ausgeklügelten Abfrageplaner, Multi-Version Concurrency Control (MVCC), parallele Abfrageausführung und Tabellenpartitionierung zur Leistungsoptimierung. - Zuverlässigkeit und Notfallwiederherstellung: Bietet Write-Ahead-Logging (WAL), verschiedene Replikationsmethoden (asynchron, synchron, logisch), Point-in-Time-Recovery (PITR) und aktive Standbys, um die Datenhaltbarkeit und Verfügbarkeit sicherzustellen. - Robuste Sicherheitsmaßnahmen: Bietet mehrere Authentifizierungsmethoden (GSSAPI, SSPI, LDAP, SCRAM-SHA-256, Zertifikat, OAuth 2.0), ein umfassendes Zugriffskontrollsystem und unterstützt Multi-Faktor-Authentifizierung. - Erweiterbarkeit: Ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter Datentypen, Funktionen und Operatoren. Unterstützt prozedurale Sprachen wie PL/pgSQL, Perl, Python und Tcl, mit zusätzlichen Sprachen, die über Erweiterungen verfügbar sind. Primärer Wert und Benutzerlösungen: PostgreSQL erfüllt die Bedürfnisse von Entwicklern und Organisationen, indem es ein hochgradig erweiterbares und standardkonformes Datenbanksystem bietet, das Datenintegrität, Skalierbarkeit und robuste Leistung gewährleistet. Seine Open-Source-Natur ermöglicht kontinuierliche Innovation und Anpassungsfähigkeit, sodass Benutzer die Datenbank an ihre spezifischen Anforderungen anpassen können. Ob bei der Verwaltung kleiner Anwendungen oder groß angelegter Unternehmenssysteme, PostgreSQL bietet eine zuverlässige Grundlage für die effiziente Speicherung und Verarbeitung von Daten.
Amazon Relational Database Service (RDS) ist ein Webdienst, der es einfach macht, eine relationale Datenbank in der Cloud einzurichten, zu betreiben und zu skalieren: Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle und Microsoft SQL Server.
MongoDB Atlas befähigt Innovatoren, Branchen zu schaffen, zu transformieren und zu revolutionieren, indem es die Kraft von Software und Daten entfesselt.
MySQL ist eine Open-Source-Datenbanklösung.
Azure Cosmos DB ist ein vollständig verwalteter, global verteilter NoSQL- und Vektordatenbankdienst, der entwickelt wurde, um geschäftskritische Anwendungen mit extrem niedriger Latenz und elastischer Skalierbarkeit zu unterstützen. Er ermöglicht Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen und Agenten zu erstellen, indem er eine nahtlose Integration mit KI-Diensten bietet, die eine effiziente Speicherung und Abfrage sowohl von NoSQL-Daten als auch von Vektoren ermöglicht. Mit seinem schema-agnostischen JSON-Dokumentmodell vereinfacht Azure Cosmos DB den Entwicklungsprozess, indem es alle Daten automatisch indexiert und die Notwendigkeit für manuelle Schema- oder Indexverwaltung eliminiert. Der Dienst bietet umfassende Service Level Agreements (SLAs), die Lese- und Schreiblatenzen von weniger als 10 Millisekunden und eine Verfügbarkeit von 99,999 % gewährleisten, was ihn zu einer zuverlässigen Wahl für Anwendungen macht, die hohe Leistung und globale Reichweite erfordern. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Globale Verteilung: Azure Cosmos DB ermöglicht eine schlüsselfertige globale Verteilung, die es erlaubt, Daten über mehrere Regionen weltweit zu replizieren und so hohe Verfügbarkeit und niedrige Latenzzugriffe auf Daten zu bieten. - Elastische Skalierbarkeit: Der Dienst bietet elastische Skalierung von Durchsatz und Speicher, sodass Entwickler Ressourcen je nach Bedarf ohne Ausfallzeiten hoch- oder herunterskalieren können. - Multi-Model-Unterstützung: Er unterstützt nativ mehrere Datenmodelle, einschließlich Dokument-, Schlüssel-Wert-, Graph- und Spaltenfamilienmodelle, um unterschiedlichen Anwendungsanforderungen gerecht zu werden. - KI-Integration: Eingebaute Vektorsuchfunktionen vereinfachen die Entwicklung von KI-Anwendungen, indem sie Vektoren effizient neben NoSQL-Daten speichern und abfragen. - Automatische Indexierung: Alle Daten werden automatisch indexiert, was schnelle und effiziente Abfragen ohne die Notwendigkeit einer manuellen Indexverwaltung erleichtert. - Umfassende SLAs: Azure Cosmos DB bietet branchenführende SLAs, die Durchsatz, Latenz, Verfügbarkeit und Konsistenz abdecken und so eine vorhersehbare Leistung gewährleisten. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Cosmos DB adressiert die Herausforderungen beim Aufbau und der Verwaltung global verteilter Anwendungen, indem es einen vollständig verwalteten Datenbankdienst bietet, der hohe Verfügbarkeit, niedrige Latenz und elastische Skalierbarkeit sicherstellt. Seine Integration mit KI-Diensten und die Unterstützung für mehrere Datenmodelle befähigen Entwickler, intelligente, reaktionsfähige Anwendungen zu erstellen, ohne die Komplexität der Infrastrukturverwaltung. Durch die automatische Handhabung von Datenverteilung, Skalierung und Indexierung ermöglicht Azure Cosmos DB Organisationen, sich auf Innovation und die Bereitstellung von Mehrwert für ihre Benutzer zu konzentrieren, was es zu einer idealen Lösung für Anwendungen macht, die Echtzeitzugriff auf Daten und globale Reichweite erfordern.
SQL Server 2017 bringt die Leistungsfähigkeit von SQL Server erstmals auf Windows, Linux und Docker-Container und ermöglicht es Entwicklern, intelligente Anwendungen mit ihrer bevorzugten Sprache und Umgebung zu erstellen. Erleben Sie branchenführende Leistung, seien Sie beruhigt mit innovativen Sicherheitsfunktionen, transformieren Sie Ihr Geschäft mit integrierter KI und liefern Sie Einblicke, wo immer sich Ihre Benutzer befinden, mit mobilem BI.
SAP HANA Cloud ist die cloud-native Datenbasis der SAP Business Technology Platform, sie speichert, verarbeitet und analysiert Daten in Echtzeit im Petabyte-Bereich und vereint mehrere Datentypen in einem einzigen System, während sie diese effizienter mit integriertem Mehrstufenspeicher verwaltet.