DBMS > Amazon Redshift vs. AnzoGraph DB vs. EsgynDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. AnzoGraph DB vs. EsgynDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Scalable graph database built for online analytics and data harmonization with MPP scaling, high-performance analytical algorithms and reasoning, and virtualization

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Relational DBMS

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

Punkte	19,03
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	0,27
Rang	#302	Overall
	#24	Graph DBMS
	#13	RDF Stores

Punkte	0,23
Rang	#319	Overall
	#141	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

cambridgesemantics.com/anzograph

www.esgyn.cn

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

docs.cambridgesemantics.com/anzograph/userdoc/home.htm

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Cambridge Semantics

Esgyn

Erscheinungsjahr

2012

2018

2015

Aktuelle Version

2.3, Jänner 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

free trial version available

kommerziell

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++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Datenschema

Schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SPARQL and SPARQL* as primary query language. Cypher preview.

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Apache Mule
gRPC
JDBC
Kafka
OData access for BI tools
OpenCypher
RESTful HTTP API
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C++
Java
Python

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

benutzerdefinierte Funktionen

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Automatic sharding

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation in MPP-Cluster

Multi-source replication between multi datacenters

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Kerberos/HDFS data loading

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in MPP-Cluster

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

not needed in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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

Access rights for users and roles

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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