DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Pinot vs. Blueflood vs. gStore

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Pinot vs. Blueflood vs. gStore

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Realtime distributed OLAP datastore, designed to answer OLAP queries with low latency

Skalierbare Timeseries DBMS basierend auf Cassandra

A native Graph DBMS to store and maintain very large RDF datasets.

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Graph DBMS
RDF Store

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

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

Punkte	0,40
Rang	#270	Overall
	#125	Relational DBMS

Punkte	0,06
Rang	#353	Overall
	#34	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#359	Overall
	#37	Graph DBMS
	#18	RDF Stores

Website

aws.amazon.com/redshift

pinot.apache.org

blueflood.io

en.gstore.cn

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

docs.pinot.apache.org

github.com/rax-maas/blueflood/wiki

en.gstore.cn/#/enDocs

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Apache Software Foundation and contributors

Rackspace

Erscheinungsjahr

2012

2015

2013

2016

Aktuelle Version

1.0.0, September 2023

1.2, November 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 2.0

Open Source

BSD

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

All OS with a Java JDK11 or higher

Linux
OS X

Linux

Datenschema

vordefiniertes Schema

schema-free and OWL/RDFS-schema support

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

nein

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like query language

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC

HTTP REST

HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Go
Java
Python

C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning

Sharding

basierend auf Cassandra

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

nein

Users, roles and permissions, Role-Based Access Control (RBAC) supported

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Transforming the Member Experience Using Amazon Redshift with Together Credit Union | Case Study
23. Mai 2024, AWS Blog

Amazon Redshift adds new AI capabilities, including Amazon Q, to boost efficiency and productivity | Amazon Web ...
29. November 2023, AWS Blog

Breaking barriers in geospatial: Amazon Redshift, CARTO, and H3 | Amazon Web Services
16. Mai 2024, AWS Blog

Achieve peak performance and boost scalability using multiple Amazon Redshift serverless workgroups and Network ...
9. Mai 2024, AWS Blog

Amazon Redshift announces programmatic access to Advisor recommendations via API
8. Februar 2024, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

Real-Time Analytics Solution for Usage-Based API Billing and Metering
8. Mai 2024, Towards Data Science

StarTree broadly enhances Apache Pinot-based analytics platform
8. Mai 2024, SiliconANGLE News

StarTree Finds Apache Pinot the Right Vintage for IT Observability
8. Mai 2024, Datanami

StarTree Makes Observability Case for Apache Pinot Database
8. Mai 2024, DevOps.com

How Uber Accomplishes Job Counting At Scale
22. Mai 2024, Uber

bereitgestellt von Google News

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk