DBMS > Amazon Aurora vs. Amazon Redshift vs. Linter vs. NSDb vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Aurora vs. Amazon Redshift vs. Linter 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

RDBMS for high security requirements

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

Spatial DBMS

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	0,03
Rang	#368	Overall
	#156	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

linter.ru

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

nsdb.io/Architecture

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Amazon

Amazon (based on PostgreSQL)

relex.ru

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

2015

2012

1990

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

C und C++

Java, Scala

Clojure

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
Android
BSD
HP Open VMS
iOS
Linux
OS X
VxWorks
Windows

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

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

ADO.NET
JDBC
LINQ
ODBC
OLE DB
Oracle Call Interface (OCI)

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

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Qt
Ruby
Tcl

Java
Scala

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL

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

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Amazon - the rising star in the DBMS market
3. August 2015, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Replace Amazon QLDB with Amazon Aurora PostgreSQL for audit use cases
18. Juli 2024, AWS Blog

Build generative AI applications with Amazon Aurora and Amazon Bedrock Knowledge Bases
2. Februar 2024, AWS Blog

Continuously replicate Amazon DynamoDB changes to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS Lambda
14. Mai 2024, AWS Blog

Amazon Aurora MySQL version 2 (with MySQL 5.7 compatibility) to version 3 (with MySQL 8.0 compatibility) upgrade checklist, Part 1
18. März 2024, AWS Blog

How Gen replayed a database workload from Oracle to Amazon Aurora
9. Juli 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Amazon RDS for MySQL zero-ETL integration with Amazon Redshift, now generally available, enables near real-time analytics
12. September 2024, AWS Blog

Amazon Redshift Serverless is now available in the AWS Asia Pacific (Hong Kong) and Israel (Tel Aviv) Regions
12. September 2024, AWS Blog

Amazon Redshift Serverless now supports AWS PrivateLink
30. August 2024, AWS Blog

Harness Zero Copy data sharing from Salesforce Data Cloud to Amazon Redshift for Unified Analytics – Part 2
12. September 2024, AWS Blog

Harness Zero Copy data sharing from Salesforce Data Cloud to Amazon Redshift for Unified Analytics – Part 1
27. August 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk