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DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. Atos Standard Common Repository vs. IRONdb vs. Yaacomo

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. Atos Standard Common Repository vs. IRONdb vs. Yaacomo

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenAtos Standard Common Repository  Xaus Vergleich ausschliessenIRONdb  Xaus Vergleich ausschliessenYaacomo  Xaus Vergleich ausschliessen
This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking.IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.Yaacomo seems to be discontinued and is removed from the DB-Engines ranking
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsAnalytic DBMS für HadoopHighly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networksA distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicityOpenCL based in-memory RDBMS, designed for efficiently utilizing the hardware via parallel computing
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Key-Value Store
Time Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte12,45
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.orgatos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repositorywww.circonus.com/solutions/time-series-database/yaacomo.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.circonus.com/irondb/category/getting-started
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaAtos Convergence CreatorsCirconus LLC.Q2WEB GmbH
Erscheinungsjahr20122013201620172009
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20221703V0.10.20, January 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellkommerziellkommerziell
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.
ImplementierungsspracheCC++JavaC und C++
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinuxLinuxAndroid
Linux
Windows
DatenschemajajaSchema and schema-less with LDAP viewsschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaoptionalja infotext, numeric, histogramsja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjaneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjajaneinja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
LDAPHTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages with LDAP bindings.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinyes, in Lua
Triggersneinneinjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infocell divisionAutomatic, metric affinity per nodehorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorjaconfigurable replication factor, datacenter awareSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate consistency per node, eventual consistency across nodesImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinAtomic execution of specific operationsneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosLDAP bind authenticationneinBenutzer 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.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftApache ImpalaAtos Standard Common RepositoryIRONdbYaacomo
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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