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DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Kylin vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Kylin vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Kylin  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsA distributed analytics engine for big data, providing a SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) and leveraging the Hadoop stackSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte19,03
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte1,20
Rang#175  Overall
#80  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftkylin.apache.orgspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftkylin.apache.org/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation, originally contributed from eBay IncApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201220152014
Aktuelle Version3.1.0, Juli 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJavaScala
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux
OS X
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjanein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsANSI SQL for queries (using Apache Calcite)SQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'nein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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 KylinSpark SQL
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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