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DBMS > Amazon Redshift vs. BigObject vs. Kinetica

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. BigObject vs. Kinetica

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenBigObject  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsAnalytic DBMS für Echtzeitberechnungen und QueriesGPU-accelerated database for real-time analysis of large and streaming datasets
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS infoEin hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werdenRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte22,92
Rang#29  Overall
#16  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#303  Overall
#133  Relational DBMS
Punkte0,76
Rang#193  Overall
#97  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftbigobject.iowww.kinetica.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.bigobject.iowww.kinetica.com/­docs
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)BigObject, Inc.Kinetica
Erscheinungsjahr201220152012
Aktuelle Version6.0
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infokostenlose community edition verfügbarkommerziell
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.
ImplementierungsspracheCC, C++
Server BetriebssystemegehostetLinux infodistributed as a docker-image
OS X infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Windows infodistributed as a docker-image (boot2docker)
Linux
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjaja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
fluentd
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin PythonLuabenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjakeineSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencykeineImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'ja infoautomatically between fact table and dimension tablesja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja infoRead/write lock on objects (tables, trees)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajaja infoGPU vRAM or System RAM
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftBigObjectKinetica
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

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13. Januar 2021, MENAFN.COM

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