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DBMS > Amazon Redshift vs. FileMaker vs. Google Cloud Datastore vs. Hawkular Metrics vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. FileMaker vs. Google Cloud Datastore vs. Hawkular Metrics vs. STSdb

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenFileMaker  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Datastore  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsFileMaker ist ein RDBMS mit einem GUI Frontend.Selbst skalierendes NoSQL Datenbankservice in der Google Cloud PlattformHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument StoreTime Series DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte47,91
Rang#20  Overall
#14  Relational DBMS
Punkte4,36
Rang#72  Overall
#12  Document Stores
Punkte0,08
Rang#366  Overall
#39  Time Series DBMS
Punkte0,10
Rang#357  Overall
#51  Key-Value Stores
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.claris.com/­filemakercloud.google.com/­datastorewww.hawkular.orggithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftwww.claris.com/­resources/­documentationcloud.google.com/­datastore/­docswww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Claris infoein Tochterunternehmen von AppleGoogleCommunity supported by Red HatSTS Soft SC
Erscheinungsjahr20121983200820142011
Aktuelle Version19.4.1, November 20214.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJavaC#
Server BetriebssystemegehostetiOS infoclient part only
Linux
OS X
Windows
gehostetLinux
OS X
Windows
Windows
Datenschemajajaschemafreischemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja, Details hierjaja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoEine http Query kann die Daten als XML zurück gebenneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardsja infoüber PlugInsSQL-like query language (GQL)neinnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Filemaker WebDirect
JDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
RESTful HTTP/JSON API
HTTP REST.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCPHP.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Go
Java
Python
Ruby
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonjamit Google App Engineneinnein
TriggersneinjaCallbacks mit Google Apps Engineja infovia Hawkular Alertingnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardingSharding infobasierend auf Cassandrakeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikation infosince Version 14Multi-source replication using Paxosfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja infomittels Google Cloud Dataflowneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration infoStrong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent.Eventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'jaja infovia ReferenceProperties or Ancestor pathsneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID infoSerializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactionsneinnein
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 haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardeinfache Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts und Anbindung an externe directory servicesAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)neinnein

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

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftFileMakerGoogle Cloud DatastoreHawkular MetricsSTSdb
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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