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DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. Google BigQuery vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. Google BigQuery vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsAnalytic DBMS für HadoopLarge scale data warehouse service with append-only tablesSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte13,77
Rang#40  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.orgcloud.google.com/­bigqueryspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.org/­impala-docs.htmlcloud.google.com/­bigquery/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaGoogleApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201320102014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC++Scala
Server BetriebssystemegehostetLinuxgehostetLinux
OS X
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjaneinnein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP/JSON APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reducebenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und KerberosZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)nein

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
CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
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2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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