DBMS > Amazon Aurora vs. Amazon Redshift vs. Ingres vs. PlanetScale vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Amazon Redshift vs. Ingres vs. PlanetScale 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

Bewährtes RDBMS

Scalable, distributed, serverless MySQL database platform built on top of Vitess

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

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	7,57
Rang	#51	Overall
	#32	Relational DBMS

Punkte	16,88
Rang	#35	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	3,80
Rang	#82	Overall
	#44	Relational DBMS

Punkte	1,49
Rang	#155	Overall
	#72	Relational DBMS

Punkte	0,18
Rang	#332	Overall
	#46	Document Stores

Website

aws.amazon.com/rds/aurora

aws.amazon.com/redshift

www.actian.com/databases/ingres

planetscale.com

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

Technische Dokumentation

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

docs.aws.amazon.com/redshift

docs.actian.com/ingres

planetscale.com/docs

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Amazon

Amazon (based on PostgreSQL)

Actian Corporation

PlanetScale

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2012

1974

Ursprünglich bereits in den 1970 Jahren

2020

2019

Aktuelle Version

11.2, Mai 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Docker
Linux
macOS

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

Datenschema

schemafrei

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

aber Import/Export aus/von XML-files möglich

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

mit proprietären Erweiterungen

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll (OpenAPI)

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

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

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

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

proprietäre Syntax

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

horizontale Partitionierung

Sharding

horizontale Partitionierung

Ingres Star zum gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenbanken

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Ingres Replicator

Multi-Source Replikation
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 across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nicht für MyISAM Storage Engine

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

ACID at shard level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

MVCC

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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