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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Databricks vs. Datomic vs. Sphinx

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenDatomic  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsThe Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.DBMS mit Fokus auf der Abspeicherung von historischen Daten und 'point-in-time queries'. Es verwendet Fremdsysteme zur Speicherung der DatenOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSSuchmaschine
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte78,61
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte1,59
Rang#150  Overall
#69  Relational DBMS
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.databricks.comwww.datomic.comsphinxsearch.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.databricks.comdocs.datomic.comsphinxsearch.com/­docs
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)DatabricksCognitectSphinx Technologies Inc.
Erscheinungsjahr2012201320122001
Aktuelle Version1.0.6735, Juni 20233.5.1, Februar 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziellkommerziell infoLimitierte Edition gratisOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJava, ClojureC++
Server BetriebssystemegehostetgehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
DatenschemajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizeseingeschränktjajaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldern
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardswith Databricks SQLneinSQL-like query language (SphinxQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
RESTful HTTP APIProprietäres Protokoll
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCPython
R
Scala
Clojure
Java
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonbenutzerdefinierte Funktionenja infoTransaction Functionsnein
TriggersneinBy using transaction functionsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeine infoBut extensive use of caching in the application peersSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjajakeine infoBut extensive use of caching in the application peerskeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infousing external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others)ja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja inforecommended only for testing and development
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardneinnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon RedshiftDatabricksDatomicSphinx
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
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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 RedshiftDatabricksDatomicSphinx
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

alle anzeigen

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

alle anzeigen

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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29. November 2023, AWS Blog

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Exclusive | Pete Sonsini, Early Investor in Databricks, Gets Closer to Launching New VC Firm
3. Mai 2024, The Wall Street Journal

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