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DBMS > Amazon Redshift vs. Datastax Enterprise vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Datastax Enterprise vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenDatastax Enterprise  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsDataStax Enterprise (DSE) is the always-on, scalable data platform built on Apache Cassandra and designed for hybrid Cloud. DSE integrates graph, search, analytics, administration, developer tooling, and monitoring into a unified platform.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSWide Column StoreRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Suchmaschine
Vektor DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte19,03
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte6,31
Rang#57  Overall
#4  Wide Column Stores
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.datastax.com/­products/­datastax-enterprisespark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.datastax.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)DataStaxApache Software Foundation
Erscheinungsjahr201220112014
Aktuelle Version6.8, April 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Datastax Astra DB: Astra DB simplifies cloud-native Cassandra application development for your apps, microservices and functions. Deploy in minutes on AWS, Google Cloud, Azure, and have it managed for you by the experts, with serverless, pay-as-you-go pricing.
ImplementierungsspracheCJavaScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjanein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQLSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll infoCQL (Cassandra Query Language)
TinkerPop Gremlin infowith DSE Graph
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinnein
Triggersneinjanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infono "single point of failure"yes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjaconfigurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computingkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Tunable Consistency infoconsistency level can be individually decided with each write operation
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein infoAtomicity and isolation are supported for single operationsnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer auf einzelne Objekte definierbarnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon RedshiftDatastax EnterpriseSpark SQL
Specific characteristicsDataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to...
» mehr
Competitive advantagesSupporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache...
» mehr
Typical application scenariosApplications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able...
» mehr
Key customersCapital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and...
» mehr
Market metricsAmong the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top...
» mehr
Licensing and pricing modelsAnnual subscription
» mehr

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

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftDatastax EnterpriseSpark SQL
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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Handle tables without primary keys while creating Amazon Aurora PostgreSQL zero-ETL integrations with Amazon ...
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Power analytics as a service capabilities using Amazon Redshift | Amazon Web Services
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DataStax Introduces Enhanced RAG Capabilities Through Astra DB and NVIDIA Tech
19. März 2024, Datanami

DataStax Delivers a Production-ready, Massively Scalable, HIPAA-enabled, PCI Compliant Vector Database to Fuel ...
18. Juli 2023, Yahoo Finance

DataStax adds vector search to boost support for generative AI workloads
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DataStax goes vector searching with Astra DB – Blocks and Files
20. Juli 2023, Blocks and Files

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24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

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