DBMS > Alibaba Cloud AnalyticDB for PostgreSQL vs. Amazon Redshift vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud AnalyticDB for PostgreSQL vs. Amazon Redshift vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An online MPP (Massively Parallel Processing) data warehousing service based on Greenplum

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	0,62
Rang	#241	Overall
	#110	Relational DBMS

Punkte	19,03
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	10,18
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Website

www.alibabacloud.com/product/hybriddb-postgresql

aws.amazon.com/redshift

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

www.alibabacloud.com/help/en/analyticdb-for-postgresql/latest/product-introduction-overview

docs.aws.amazon.com/redshift

Entwickler

Alibaba / Pivotal Software Inc. / PostgreSQL Global Development Group

Amazon (based on PostgreSQL)

IBM

Erscheinungsjahr

2016

2012

2000

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

In Appliance inkludiert

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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