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DBMS > Amazon Redshift vs. Drizzle vs. Heroic vs. Hive vs. Kinetica

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Drizzle vs. Heroic vs. Hive vs. Kinetica

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenDrizzle  Xaus Vergleich ausschliessenHeroic  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessen
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsMySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearchData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopFully vectorized database across both GPUs and CPUs
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte0,51
Rang#255  Overall
#21  Time Series DBMS
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftgithub.com/­spotify/­heroichive.apache.orgwww.kinetica.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftspotify.github.io/­heroiccwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homedocs.kinetica.com
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian AkerSpotifyApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltKinetica
Erscheinungsjahr20122008201420122012
Aktuelle Version7.2.4, September 20123.1.3, April 20227.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoGNU GPLOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Version 2kommerziell
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.
ImplementierungsspracheCC++JavaJavaC, C++
Server BetriebssystemegehostetFreeBSD
Linux
OS X
Alle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
Datenschemajajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjaja infovia Elasticsearchjaja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardsja infomit propriätären ErweiterungenneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBCHQL (Heroic Query Language, a JSON-based language)
HTTP API
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C++
Java
PHP
C++
Java
PHP
Python
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinnein infoHooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.neinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
jafrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'janeinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja infoGPU vRAM or System RAM
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardPluggable Authentication Mechanismen infoz.B. LDAP, HTTPZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

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 RedshiftDrizzleHeroicHiveKinetica
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

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

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