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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Databricks vs. DuckDB vs. NSDb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenDuckDB  Xaus Vergleich ausschliessenNSDb  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.An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMSScalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSTime Series DBMS
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
Punkte4,57
Rang#74  Overall
#40  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#41  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.databricks.comduckdb.orgnsdb.io
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.databricks.comduckdb.org/­docsnsdb.io/­Architecture
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Databricks
Erscheinungsjahr2012201320182017
Aktuelle Version0.10, Februar 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoMIT LicenseOpen Source infoApache Version 2.0
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.
ImplementierungsspracheCC++Java, Scala
Server BetriebssystemegehostetgehostetserverlosLinux
macOS
DatenschemajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajayes: int, bigint, decimal, string
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjajaall fields are automatically indexed
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardswith Databricks SQLjaSQL-like query language
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC
gRPC
HTTP REST
WebSocket
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCPython
R
Scala
C
C# info3rd party driver
C++
Crystal info3rd party driver
Go info3rd party driver
Java
Lisp info3rd party driver
Python
R
Ruby info3rd party driver
Rust
Swift
Zig info3rd party driver
Java
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonbenutzerdefinierte Funktionenneinnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjajakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjajajaUsing Apache Lucene
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon RedshiftDatabricksDuckDBNSDb
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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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

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

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Amazon Redshift Serverless is now generally available in the AWS China (Ningxia) Region - AWS
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What to expect during the Databricks Data + AI Summit
30. Mai 2024, SiliconANGLE News

Databricks Co-founder on the Next AI Frontier
30. Mai 2024, Bloomberg

ROI Training Announces Partnership With Databricks as Authorized Training Partner
29. Mai 2024, AccessWire

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21. Mai 2024, Fortune

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6. März 2024, The Wall Street Journal

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MotherDuck launches its DuckDB-based cloud analytics platform
30. Mai 2024, MSN

DuckDB Walks to the Beat of Its Own Analytics Drum
5. März 2024, Datanami

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Enabling Remote Query Execution through DuckDB Extensions
12. März 2024, InfoQ.com

My First Billion (of Rows) in DuckDB | by João Pedro | May, 2024
1. Mai 2024, Towards Data Science

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