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DBMS > Amazon Neptune vs. Amazon Redshift vs. EJDB vs. Fauna vs. Kinetica

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. Amazon Redshift vs. EJDB vs. Fauna vs. Kinetica

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Neptune  Xaus Vergleich ausschliessenAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenEJDB  Xaus Vergleich ausschliessenFauna infopreviously named FaunaDB  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, reliable graph database built for the cloudLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsEingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)Fauna provides a web-native interface, with support for GraphQL and custom business logic that integrates seamlessly with the rest of the serverless ecosystem. The underlying globally distributed storage and compute platform is fast, consistent, and reliable, with a modern security infrastructure.Fully vectorized database across both GPUs and CPUs
Primäres DatenbankmodellGraph DBMS
RDF Store
Relational DBMSDocument StoreDocument Store
Graph DBMS
Relational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,29
Rang#113  Overall
#9  Graph DBMS
#5  RDF Stores
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte0,31
Rang#296  Overall
#44  Document Stores
Punkte1,55
Rang#151  Overall
#26  Document Stores
#14  Graph DBMS
#71  Relational DBMS
#13  Time Series DBMS
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­neptuneaws.amazon.com/­redshiftgithub.com/­Softmotions/­ejdbfauna.comwww.kinetica.com
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­neptune/­developer-resourcesdocs.aws.amazon.com/­redshiftgithub.com/­Softmotions/­ejdb/­blob/­master/­README.mddocs.fauna.comdocs.kinetica.com
EntwicklerAmazonAmazon (based on PostgreSQL)SoftmotionsFauna, Inc.Kinetica
Erscheinungsjahr20172012201220142012
Aktuelle Version7.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoGPLv2kommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCCScalaC, C++
Server BetriebssystemegehostetgehostetserverlosgehostetLinux
Datenschemaschemafreijaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infostring, integer, double, bool, date, object_idneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneineingeschränktneinjaja
SQL infoSupport of SQLneinja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsneinneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteOpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin
JDBC
ODBC
In-process LibraryRESTful HTTP APIJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala
All languages supporting JDBC/ODBCActionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby
C#
Go
Java
JavaScript
Python
Ruby
Scala
Swift
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinbenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinneinneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingkeinehorizontale Partitionierung infoconsistent hashingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-availability zones high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas within a single region. Global database clusters consists of a primary write DB cluster in one region, and up to five secondary read DB clusters in different regions. Each secondary region can have up to 16 reader instances.jakeineMulti-Source ReplikationSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoRelationships in graphsja infowerden aber nicht 'enforced'nein infoNormalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joinsjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoRead/Write Lockingjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infowith encyption-at-restjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja infoGPU vRAM or System RAM
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinIdentity management, authentication, and access controlZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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

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Weitere Ressourcen
Amazon NeptuneAmazon RedshiftEJDBFauna infopreviously named FaunaDBKinetica
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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

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