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DBMS > Amazon Redshift vs. Apache Spark (SQL) vs. BigchainDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Spark (SQL) vs. BigchainDB

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Spark (SQL)  Xaus Vergleich ausschliessenBigchainDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsApache Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenBigchainDB is scalable blockchain database offering decentralization, immutability and native assets
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte14,21
Rang#38  Overall
#23  Relational DBMS
Punkte17,39
Rang#32  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,80
Rang#209  Overall
#34  Document Stores
Websiteaws.amazon.com/­redshiftspark.apache.org/­sqlwww.bigchaindb.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlbigchaindb.readthedocs.io/­en/­latest
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation
Erscheinungsjahr201220142016
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL v3
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.
ImplementierungsspracheCScalaPython
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Linux
Datenschemajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktnein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
CLI Client
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCJava
Python
R
Scala
Go
Haskell
Java
JavaScript
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjakeinefrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajayes,with MongoDB ord RethinkDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardneinyes

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 Spark (SQL)BigchainDB
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

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