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DBMS > Amazon Redshift vs. Greenplum vs. Oracle Coherence vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Greenplum vs. Oracle Coherence vs. Sphinx vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenGreenplum  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Coherence  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsAnalytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database infoA logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image.Oracles in-memory data grid solutionOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSKey-Value StoreSuchmaschineRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte8,37
Rang#48  Overall
#30  Relational DBMS
Punkte1,92
Rang#130  Overall
#22  Key-Value Stores
Punkte5,98
Rang#56  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#250  Overall
#114  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftgreenplum.orgwww.oracle.com/­java/­coherencesphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.greenplum.orgdocs.oracle.com/­en/­middleware/­standalone/­coherencesphinxsearch.com/­docssplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Pivotal Software Inc.OracleSphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr20122005200720012014
Aktuelle Version7.0.0, September 202314.1, August 20233.5.1, Februar 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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.
ImplementierungsspracheCJavaC++Java
Server BetriebssystemegehostetLinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinja infoseit Version 4.2nein
Sekundärindizeseingeschränktjaneinja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsjaneinSQL-like query language (SphinxQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
JCache
JPA
RESTful HTTP API
Proprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
Java
Perl
Python
R
.Net
C++
Java
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonjaneinneinja infoJava
Triggersneinjaja infoLive Eventsneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikationja, mit wählbarer KonsistenzkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'janeinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDkonfigurierbarneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infooptionallyja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardauthentification to access the cache via certificates or http basic authenticationneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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 RedshiftGreenplumOracle CoherenceSphinxSplice Machine
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The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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