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DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. Axibase vs. Infobright vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. Axibase vs. Infobright vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenAxibase  Xaus Vergleich ausschliessenInfobright  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsAnalytic DBMS für HadoopSkalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase mit integrierter Rule Engine und VisualisierungHigh performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontendOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte15,25
Rang#38  Overall
#23  Relational DBMS
Punkte10,63
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,21
Rang#308  Overall
#25  Time Series DBMS
Punkte0,88
Rang#198  Overall
#92  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#244  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.orgaxibase.com/­docs/­atsd/­financeignitetech.com/­softwarelibrary/­infobrightdbsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.org/­impala-docs.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaAxibase CorporationIgnite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr20122013201320052014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 2022155853.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziell infoCommunity Edition (single node) is free, Enterprise Edition (distributed) is paidkommerziell infoThe open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016Open Source infoAGPL 3.0, commercial license 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.
ImplementierungsspracheCC++JavaCJava
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinuxLinux
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infoshort, integer, long, float, double, decimal, stringjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjaneinnein infoKnowledge Grid Technology used insteadja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query languagejaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JDBC
Proprietary protocol (Network API)
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBCGo
Java
PHP
Python
R
Ruby
.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducejaneinja infoJava
Triggersneinneinjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingkeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica ReplikationSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtjaneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard infoexploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilitiesAccess rights for users, groups and roles according to 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 ImpalaAxibaseInfobrightSplice Machine
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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19. Januar 2021, Datanami

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24. Juni 2014, Forbes

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7. April 2019, insideainews.com

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