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DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Druid vs. BigObject vs. EXASOL vs. IBM Db2 Event Store

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Druid vs. BigObject vs. EXASOL vs. IBM Db2 Event Store

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Druid  Xaus Vergleich ausschliessenBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenEXASOL  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsOpen-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality dataAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesHigh-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenRelational DBMSEvent Store
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte3,34
Rang#88  Overall
#48  Relational DBMS
#7  Time Series DBMS
Punkte0,13
Rang#333  Overall
#147  Relational DBMS
Punkte1,99
Rang#124  Overall
#58  Relational DBMS
Punkte0,19
Rang#323  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftdruid.apache.orgbigobject.iowww.exasol.comwww.ibm.com/­products/­db2-event-store
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdruid.apache.org/­docs/­latest/­designdocs.bigobject.iowww.exasol.com/­resourceswww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-store
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation and contributorsBigObject, Inc.ExasolIBM
Erscheinungsjahr20122012201520002017
Aktuelle Version29.0.1, April 20242.0
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache license v2kommerziell infokostenlose community edition verfügbarkommerziellkommerziell infofree developer edition available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJavaC und C++
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Unix
Linux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Linux infoLinux, macOS, Windows for the developer addition
Datenschemajaja infoschema-less columns are supportedjajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjajajanein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL for queryingSQL-like DML and DDL statementsjaja infothrough the embedded Spark runtime
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
RESTful HTTP/JSON API
fluentd
ODBC
RESTful HTTP API
.Net
JDBC
ODBC
WebSocket
ADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCClojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Java
Lua
Python
R
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin PythonneinLuabenutzerdefinierte Funktionenja
Triggersneinneinneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infomanual/auto, time-basedkeineShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjaja, durch HDFS, S3 oder andere Storage EngineskeineActive-active shard replication
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja infoHadoop integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencykeineImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinja infoautomatically between fact table and dimension tablesjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoRead/write lock on objects (tables, trees)jaNo - written data is immutable
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjajajajaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjajaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardRBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and systemneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer 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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftApache DruidBigObjectEXASOLIBM Db2 Event Store
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

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

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