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DBMS > Amazon Neptune vs. Apache Impala vs. Google BigQuery vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Neptune vs. Apache Impala vs. Google BigQuery vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Neptune  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungFast, reliable graph database built for the cloudAnalytic DBMS für HadoopLarge scale data warehouse service with append-only tablesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellGraph DBMS
RDF Store
Relational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,20
Rang#119  Overall
#9  Graph DBMS
#5  RDF Stores
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­neptuneimpala.apache.orgcloud.google.com/­bigqueryspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationaws.amazon.com/­neptune/­developer-resourcesimpala.apache.org/­impala-docs.htmlcloud.google.com/­bigquery/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazonApache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaGoogleApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2017201320102014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++Scala
Server BetriebssystemegehostetLinuxgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizesneinjaneinnein
SQL infoSupport of SQLneinSQL-like DML and DDL statementsjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteOpenCypher
RDF 1.1 / SPARQL 1.1
TinkerPop Gremlin
JDBC
ODBC
RESTful HTTP/JSON APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
Go
Java
JavaScript
PHP
Python
Ruby
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducebenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingkeineyes, utilizing Spark Core
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.frei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infoRelationships in graphsneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja infowith encyption-at-restjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM)Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)nein

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 NeptuneApache ImpalaGoogle BigQuerySpark SQL
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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

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Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
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23. Dezember 2023, Towards Data Science

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