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DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Phoenix vs. DataFS vs. GreptimeDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Phoenix vs. DataFS vs. GreptimeDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenDataFS  Xaus Vergleich ausschliessenGreptimeDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseAll data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.An open source Time Series DBMS built for increased scalability, high performance and efficiency
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSObject oriented DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleGraph DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte2,06
Rang#123  Overall
#58  Relational DBMS
Punkte0,09
Rang#360  Overall
#17  Object oriented DBMS
Punkte0,12
Rang#351  Overall
#34  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftphoenix.apache.orgnewdatabase.comgreptime.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftphoenix.apache.orgdev.mobiland.com/­Overview.xspdocs.greptime.com
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software FoundationMobiland AGGreptime Inc.
Erscheinungsjahr2012201420182022
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20191.1.263, October 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJavaRust
Server BetriebssystemegehostetLinux
Unix
Windows
WindowsAndroid
Docker
FreeBSD
Linux
macOS
Windows
Datenschemajaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesClasses, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)schema-free, schema definition possible
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
Sekundärindizeseingeschränktjaneinja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardsjaneinja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client
gRPC
HTTP API
JDBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
.Net
C
C#
C++
VB.Net
C++
Erlang
Go
Java
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonbenutzerdefinierte FunktionenPython
Triggersneinneinno, except callback-events from server when changes happened
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingProprietary Sharding systemSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinHadoop integrationneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACID
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 haltenjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyWindows-ProfileSimple rights management via user accounts
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon RedshiftApache PhoenixDataFSGreptimeDB
Specific characteristicsGreptimeDB is a SQL & Python-enabled timeseries database system built from scratch...
» mehr
Competitive advantages- Inherits advantages of Rust, such as excellent performance, memory safe, resource...
» mehr
Typical application scenariosFor IoT industries, GreptimeDB can seamless integrate with message queues and other...
» mehr
Key customersGreptime's clients span multiple sectors including IoT, connected vehicles, and energy...
» mehr
Market metricsGreptimeDB has garnered global recognition by topping GitHub trends following its...
» mehr
Licensing and pricing modelsGreptimeDB: open source, distributed, cloud-native TSDB; supports Hybrid Time-series...
» mehr

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 PhoenixDataFSGreptimeDB
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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Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions
11. August 2021,  Krishna Maheshwari (sponsor) 

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7. Juni 2024, AWS Blog

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16. Mai 2024, AWS Blog

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23. Mai 2024, AWS Blog

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Supercharge SQL on Your Data in Apache HBase with Apache Phoenix | Amazon Web Services
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4. Februar 2016, InfoWorld

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27. März 2017, SDTimes.com

Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0
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Deep dive into Azure HDInsight 4.0
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