DBMS > Amazon Aurora vs. Amazon Redshift vs. Google BigQuery vs. NSDb vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Amazon Redshift vs. Google BigQuery vs. NSDb vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

MySQL und PostgreSQL kompatibles RDBMS Cloud-Service von Amazon

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Large scale data warehouse service with append-only tables

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	7,84
Rang	#44	Overall
	#28	Relational DBMS

Punkte	15,25
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	52,67
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,13
Rang	#330	Overall
	#45	Document Stores

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

aws.amazon.com/redshift

cloud.google.com/bigquery

nsdb.io

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

docs.aws.amazon.com/redshift

cloud.google.com/bigquery/docs

nsdb.io/Architecture

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Amazon

Amazon (based on PostgreSQL)

Google

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2012

2010

2017

2019

Aktuelle Version

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

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

Java, Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like query language

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

RESTful HTTP/JSON API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

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

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

Java
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, jeder Knoten hat alle Daten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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 (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

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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