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DBMS > Amazon Redshift vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. LMDB

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. LMDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenLMDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsGoogle's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopA high performant, light-weight, embedded key-value database library
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte3,26
Rang#92  Overall
#13  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte61,17
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte1,99
Rang#125  Overall
#21  Key-Value Stores
Websiteaws.amazon.com/­redshiftcloud.google.com/­bigtablehive.apache.orgwww.symas.com/­symas-embedded-database-lmdb
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftcloud.google.com/­bigtable/­docscwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.lmdb.tech/­doc
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)GoogleApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltSymas
Erscheinungsjahr2012201520122011
Aktuelle Version3.1.3, April 20220.9.32, Jaenner 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source
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.
ImplementierungsspracheCJavaC
Server BetriebssystemegehostetgehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux
Unix
Windows
Datenschemajaschemafreijaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktneinjanein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsneinSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
Thrift
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
PHP
Python
.Net
C
C++
Clojure
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Lisp
Lua
MatLab
Nim
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Swift
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingkeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollennein

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 RedshiftGoogle Cloud BigtableHiveLMDB
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

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

alle anzeigen

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