DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Phoenix vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Phoenix vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase

Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	15,25
Rang	#38	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	1,90
Rang	#125	Overall
	#59	Relational DBMS

Punkte	24,97
Rang	#27	Overall
	#4	Document Stores
	#2	Graph DBMS
	#3	Key-Value Stores
	#3	Wide Column Stores

Punkte	18,98
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

phoenix.apache.org

azure.microsoft.com/services/cosmos-db

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

phoenix.apache.org

learn.microsoft.com/azure/cosmos-db

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Apache Software Foundation

Microsoft

Erscheinungsjahr

2012

2014

2016

Aktuelle Version

5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019

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++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
Unix
Windows

gehostet

Datenschema

late-bound, schema-on-read capabilities

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

JSON types

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

All properties auto-indexed by default

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

DocumentDB API
Graph API (Gremlin)
MongoDB API
RESTful HTTP API
Table API

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala

.Net
C#
Java
JavaScript
JavaScript (Node.js)
MongoDB client drivers written for various programming languages
Python

C#
Java
PHP

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

benutzerdefinierte Funktionen

JavaScript

Transact SQL

Triggers

nein

JavaScript

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Implizit im Cloud Service

Sharding, horizontal partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

Implizit im Cloud Service

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

with Hadoop integration

Integration with Hadoop/HDInsight on Azure*

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency

Bounded Staleness
Consistent Prefix
Eventual Consistency
Immediate Consistency

Consistency level configurable on request level
Session Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy

Zugriffsrechte bis auf item level einstellbar

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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

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