DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Drill vs. HugeGraph

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Drill vs. HugeGraph

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage

A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Graph DBMS

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

Punkte	17,94
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	1,95
Rang	#127	Overall
	#23	Document Stores
	#60	Relational DBMS

Punkte	0,13
Rang	#336	Overall
	#32	Graph DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

drill.apache.org

github.com/hugegraph
hugegraph.apache.org

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

drill.apache.org/docs

hugegraph.apache.org/docs

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Apache Software Foundation

Baidu

Erscheinungsjahr

2012

2018

Aktuelle Version

1.20.3, Jaenner 2023

0.9

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Linux
macOS
Unix

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

Sekundärindizes

eingeschränkt

nein

also supports composite index and range index

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Java API
RESTful HTTP API
TinkerPop Gremlin

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C++

Groovy
Java
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

benutzerdefinierte Funktionen

asynchronous Gremlin script jobs

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

via hugegraph-spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

edges in graph

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Depending on the underlying data source

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Depending on the underlying data source

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Depending on the underlying data source

Users, roles and permissions

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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Weitere Ressourcen

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The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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