DBMS > Amazon Redshift vs. BigObject vs. Lovefield vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. BigObject vs. Lovefield vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Analytic DBMS für Echtzeitberechnungen und Queries

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Ein hierarchisches Modell (Baum) kann einer Tabelle übergestülpt werden

Relational DBMS

Key-Value Store

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

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

Punkte	0,13
Rang	#333	Overall
	#147	Relational DBMS

Punkte	0,29
Rang	#293	Overall
	#133	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

aws.amazon.com/redshift

bigobject.io

google.github.io/lovefield

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

docs.bigobject.io

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

BigObject, Inc.

Google

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2012

2015

2014

2018

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

kostenlose community edition verfügbar

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

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

JavaScript

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

distributed as a docker-image
OS X

distributed as a docker-image (boot2docker)
Windows

distributed as a docker-image (boot2docker)

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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 DML and DDL statements

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

fluentd
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

JavaScript

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

Lua

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

automatically between fact table and dimension tables

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/write lock on objects (tables, trees)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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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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