1. Amazon Aurora :
Amazon Aurora es un motor de base de datos relacional completamente administrado de Amazon Web Services que es compatible con MySQL y PostgreSQL . Es aproximadamente cinco veces más rápido que las bases de datos MySQL estándar y tres veces más rápido que las bases de datos PostgreSQL estándar. Las características de Aurora han distribuido un sistema de almacenamiento tolerante a fallas y autorreparable.
2. Amazon DynamoDB:
Amazon DynamoDB es una base de datos completamente administrada y admite modelos de datos de documentos y valores clave. Las características son las siguientes: servicio de base de datos NoSQL rápido y flexible para todas las aplicaciones que necesitan una latencia constante de milisegundos de un solo dígito a cualquier escala. Es un servicio de base de datos escalable alojado por Amazon con datos almacenados en la nube de Amazon.
Diferencia entre Amazon Aurora y Amazon DynamoDB:
| S. No. | amazona aurora | Amazon DynamoDB |
|---|---|---|
| 1. | Fue desarrollado por Amazon en 2015. | Fue desarrollado por Amazon en 2012. |
| 2. | Es un servicio en la nube compatible con MySQL y PostgreSQL de Amazon. | Es un servicio de base de datos escalable alojado por Amazon con datos almacenados en la nube de Amazon. |
| 3. | Proporciona el concepto de Integridad Referencial. Por lo tanto, no hay claves externas. | No proporciona el concepto de Integridad Referencial. Por lo tanto, no hay claves externas. |
| 4. | La coherencia inmediata se utiliza para garantizar la coherencia en el sistema distribuido. | La coherencia eventual y la coherencia inmediata se utilizan para garantizar la coherencia en el sistema distribuido. |
| 5. | Su modelo de base de datos principal es DBMS relacional. | Sus modelos de base de datos principales son el almacén de documentos y el almacén de clave-valor. |
| 6. | Admite secuencias de comandos del lado del servidor. | No es compatible con las secuencias de comandos del lado del servidor. |
| 7. | La partición se puede hacer con partición horizontal. | Admite fragmentación como método de partición. |
| 8. | Es compatible con el lenguaje de consulta SQL. | No es compatible con el lenguaje de consulta SQL. |
| 9. | Solo admite un método de replicación: replicación maestro-esclavo. | Soporta métodos de replicación. |
| 10 | No ofrece API para métodos Map/Reduce definidos por el usuario. | No ofrece API para métodos Map/Reduce definidos por el usuario. Pero tal vez implementado a través de Amazon Elastic MapReduce. |
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Artículo escrito por SHUBHAMSINGH10 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA