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DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. BigObject vs. Hypertable vs. Kinetica

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. BigObject vs. Hypertable vs. Kinetica

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsAnalytic DBMS für HadoopAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesEine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopFully vectorized database across both GPUs and CPUs
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenWide Column StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument StoreSpatial DBMS
Time Series DBMS
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
Punkte0,13
Rang#329  Overall
#147  Relational DBMS
Punkte0,42
Rang#261  Overall
#120  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.orgbigobject.iowww.kinetica.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.org/­impala-docs.htmldocs.bigobject.iodocs.kinetica.com
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaBigObject, Inc.Hypertable Inc.Kinetica
Erscheinungsjahr20122013201520092012
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20220.9.8.11, Maerz 20167.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziell infokostenlose community edition verfügbarOpen Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarkommerziell
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++C++C, C++
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Linux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
Linux
Datenschemajajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjajaeingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
fluentd
ODBC
RESTful HTTP API
C++ API
Thrift
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/ReduceLuaneinbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinneinneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeineShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorkeinewählbarer Replikationsfaktor auf FilesystemebeneSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencykeineImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinja infoautomatically between fact table and dimension tablesneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoRead/write lock on objects (tables, trees)jaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjaja infoGPU vRAM or System RAM
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosneinneinZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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 ImpalaBigObjectHypertableKinetica
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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