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DBMS > Amazon Redshift vs. Databricks vs. Tigris

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Databricks vs. Tigris

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenTigris  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.A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument Store
Relational DBMS
Document Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte15,10
Rang#38  Overall
#23  Relational DBMS
Punkte85,60
Rang#14  Overall
#2  Document Stores
#9  Relational DBMS
Punkte0,05
Rang#358  Overall
#50  Document Stores
#53  Key-Value Stores
#23  Suchmaschinen
#36  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.databricks.comwww.tigrisdata.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.databricks.comwww.tigrisdata.com/­docs
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)DatabricksTigris Data, Inc.
Erscheinungsjahr201220132022
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux
macOS
Windows
DatenschemajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjanein
Sekundärindizeseingeschränktjaja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardswith Databricks SQLnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
CLI Client
gRPC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCPython
R
Scala
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjajaja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajayes, using FoundationDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users and roles
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon RedshiftDatabricksTigris
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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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 RedshiftDatabricksTigris
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

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