DBMS > Amazon Redshift vs. Bangdb vs. Datomic vs. EventStoreDB vs. NSDb

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Bangdb vs. Datomic vs. EventStoreDB vs. NSDb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph

DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der Daten

Industrial-strength, open-source database solution built from the ground up for event sourcing.

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS
Time Series DBMS

Relational DBMS

Event Store

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

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

Punkte	19,03
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	0,15
Rang	#334	Overall
	#45	Document Stores
	#31	Graph DBMS
	#31	Time Series DBMS

Punkte	1,76
Rang	#145	Overall
	#66	Relational DBMS

Punkte	1,14
Rang	#181	Overall
	#1	Event Stores

Punkte	0,00
Rang	#396	Overall
	#42	Time Series DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

docs.bangdb.com

docs.datomic.com

developers.eventstore.com

nsdb.io/Architecture

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Sachin Sinha, BangDB

Cognitect

Event Store Limited

Erscheinungsjahr

2012

2017

Aktuelle Version

BangDB 2.0, October 2021

1.0.6735, Juni 2023

21.2, Februar 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

BSD 3

kommerziell

Limitierte Edition gratis

Open Source

Apache Version 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C, C++

Java, Clojure

Java, Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

Linux
macOS

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

secondary, composite, nested, reverse, geospatial

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL like support with command line tool

nein

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API

RESTful HTTP API

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Java
Python

Clojure
Java

Java
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

nein

Transaction Functions

nein

Triggers

nein

yes, Notifications (with Streaming only)

By using transaction functions

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm

keine

But extensive use of caching in the application peers

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only)

keine

But extensive use of caching in the application peers

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Tunable consistency, set CAP knob accordingly

Immediate Consistency

Eventual Consistency

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

yes, optimistic concurrency control

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, implements WAL (Write ahead log) as well

using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

yes, run db with in-memory only mode

recommended only for testing and development

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

yes (enterprise version only)

nein

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.
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