DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Druid vs. Kdb vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Druid vs. Kdb vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

Hoch performantes Time Series DBMS

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Relational DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS
Vektor DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	7,55
Rang	#53	Overall
	#3	Time Series DBMS
	#1	Vektor DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

aws.amazon.com/redshift

druid.apache.org

kx.com

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

druid.apache.org/docs/latest/design

code.kx.com

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Apache Software Foundation and contributors

Kx Systems, a division of First Derivatives plc

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2000

kdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 2003

2011

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

3.6, Mai 2018

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache license v2

kommerziell

Kostenlose 32-bit Version

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

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

Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Unix

Linux
OS X
Solaris
Windows

Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

table attribute 'grouped'

nein

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL for querying

SQL-like query language (q)

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

mittels Views

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

horizontale Partitionierung

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

ein vergleichbares Paradigma wird intern verwendet

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Specific characteristics

Integrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr

Competitive advantages

provides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr

Typical application scenarios

tick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr

Key customers

Goldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr

Market metrics

kdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr

Licensing and pricing models

upon request
» mehr

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

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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