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DBMS > Amazon Redshift vs. Blueflood vs. Hypertable vs. SAP SQL Anywhere vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Blueflood vs. Hypertable vs. SAP SQL Anywhere vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenBlueflood  Xaus Vergleich ausschliessenHypertable  Xaus Vergleich ausschliessenSAP SQL Anywhere infofrüher Adaptive Server Anywhere genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsSkalierbare Timeseries DBMS basierend auf CassandraEine Open Source BigTable Implementation basierend auf Distributed File Systems wie HadoopRDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environmentsOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSWide Column StoreRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte0,06
Rang#353  Overall
#34  Time Series DBMS
Punkte4,25
Rang#79  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftblueflood.iowww.sap.com/­products/­technology-platform/­sql-anywhere.htmlsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftgithub.com/­rax-maas/­blueflood/­wikihelp.sap.com/­docs/­SAP_SQL_Anywheresplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)RackspaceHypertable Inc.SAP infofrüher SybaseSplice Machine
Erscheinungsjahr20122013200919922014
Aktuelle Version0.9.8.11, Maerz 201617, Juli 20153.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGNU Version 3. Kommerzielle Lizenzen verfügbarkommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJavaC++Java
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Linux
OS X
Windows infoein inoffizieller Windows-Port ist verfügbar
AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajavordefiniertes Schemaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizeseingeschränktneineingeschränkt infoNur Gleichheits- und Präfixabfragenjaja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardsneinneinjaja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HTTP RESTC++ API
Thrift
ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby
C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinneinyes, in C/C++, Java, .Net or Perlja infoJava
Triggersneinneinneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infobasierend auf CassandraShardingkeineShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrawählbarer Replikationsfaktor auf FilesystemebeneSource-Replica Replikation infoDatabase mirroringMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinjaneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess 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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftBluefloodHypertableSAP SQL Anywhere infofrüher Adaptive Server Anywhere genanntSplice Machine
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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