DBMS > Amazon Redshift vs. Apache IoTDB vs. EsgynDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache IoTDB vs. EsgynDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

An IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and Flink

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

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

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

Punkte	1,18
Rang	#173	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

iotdb.apache.org

www.esgyn.cn

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

iotdb.apache.org/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Apache Software Foundation

Esgyn

Erscheinungsjahr

2012

2018

2015

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

C++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
Native API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicas

Multi-source replication between multi datacenters

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Integration with Hadoop and Spark

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

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

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

Drittanbieter

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

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