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DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Phoenix vs. EsgynDB vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Phoenix vs. EsgynDB vs. Splice Machine

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NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational 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
Punkte0,25
Rang#312  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftphoenix.apache.orgwww.esgyn.cnsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftphoenix.apache.orgsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software FoundationEsgynSplice Machine
Erscheinungsjahr2012201420152014
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20193.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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.
ImplementierungsspracheCJavaC++, JavaJava
Server BetriebssystemegehostetLinux
Unix
Windows
LinuxLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesjaja
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, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjajaja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardsjajaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBCADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonbenutzerdefinierte FunktionenJava Stored Proceduresja infoJava
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Multi-source replication between multi datacentersMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinHadoop integrationjaYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftApache PhoenixEsgynDBSplice Machine
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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12. Juni 2024, AWS Blog

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8. Februar 2024, AWS Blog

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27. März 2017, SDTimes.com

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18. April 2019, eWeek

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19. Januar 2021, Datanami

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10. März 2020, Towards Data Science

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