DBMS > Amazon Redshift vs. ArcadeDB vs. openGauss

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. ArcadeDB vs. openGauss

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Fast and scalable multi-model DBMS, originally forked from OrientDB but most of the code has been rewritten

An enterprise-class RDBMS compatible with high-performance, high-availability and high-performance originally developed by Huawei

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Key-Value Store
Time Series DBMS

in next version

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	16,88
Rang	#35	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	0,10
Rang	#358	Overall
	#48	Document Stores
	#38	Graph DBMS
	#52	Key-Value Stores
	#35	Time Series DBMS

Punkte	1,06
Rang	#184	Overall
	#84	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

arcadedb.com

gitee.com/opengauss
opengauss.org

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

docs.arcadedb.com

docs.opengauss.org/en
gitee.com/opengauss/docs

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Arcade Data

Huawei and openGauss community

Erscheinungsjahr

2012

2021

2019

Aktuelle Version

September 2021

3.0, March 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

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, C++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

Datenschema

schemafrei

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

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like query language, no joins

ANSI SQL 2011

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
MongoDB API
OpenCypher
PostgreSQL wire protocol
Redis API
RESTful HTTP/JSON API
TinkerPop Gremlin

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java

C
C++
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

horizontal partitioning (by range, list and hash)

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

relationship in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

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Weitere Ressourcen

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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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