DBMS > Alibaba Cloud AnalyticDB for PostgreSQL vs. Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. HBase

Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud AnalyticDB for PostgreSQL vs. Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. HBase

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

Analytic DBMS für Hadoop

Wide-Column Store basierend auf Apache Hadoop und auf Konzepten von BigTable

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

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

Punkte	8,50
Rang	#49	Overall
	#31	Relational DBMS

Punkte	14,03
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	31,25
Rang	#26	Overall
	#2	Wide Column Stores

Website

www.alibabacloud.com/product/hybriddb-postgresql

aws.amazon.com/rds/aurora

impala.apache.org

hbase.apache.org

Technische Dokumentation

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

docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Aurora.html

impala.apache.org/impala-docs.html

hbase.apache.org/book.html

Entwickler

Alibaba / Pivotal Software Inc. / PostgreSQL Global Development Group

Amazon

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Powerset

Erscheinungsjahr

2016

2015

2013

2008

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

2.3.4, Jaenner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2

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

C++

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Linux
Unix
Windows

mit Cygwin

Datenschema

schema-free, schema definition possible

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

options to bring your own types, AVRO

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Java API
RESTful HTTP API
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

C
Java
Perl
Python
R

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

Coprocessors in Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implicit feature of the cloud service

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Implicit feature of the cloud service

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Single row ACID (across millions of columns)

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

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC

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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The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

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Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021, Krishna Maheshwari (sponsor)

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24. Juni 2022, InfoWorld

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12. März 2017, Uber

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9. Oktober 2023, AWS Blog

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20. Oktober 2023, hackernoon.com

HBase: The database big data left behind
6. Mai 2016, InfoWorld

What Is HBase? (Definition, Uses, Benefits, Features)
22. Dezember 2022, Built In

HBase Tutorial
24. Februar 2023, Simplilearn

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