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DBMS > Amazon Redshift vs. GridDB vs. GridGain vs. Hawkular Metrics

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. GridDB vs. GridGain vs. Hawkular Metrics

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenGridDB  Xaus Vergleich ausschliessenGridGain  Xaus Vergleich ausschliessenHawkular Metrics  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsScalable in-memory time series database optimized for IoT and Big DataGridGain is an in-memory computing platform, built on Apache IgniteHawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Time Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleKey-Value Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte2,09
Rang#120  Overall
#10  Time Series DBMS
Punkte1,55
Rang#150  Overall
#26  Key-Value Stores
#70  Relational DBMS
Punkte0,08
Rang#366  Overall
#39  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftgriddb.netwww.gridgain.comwww.hawkular.org
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.griddb.netwww.gridgain.com/­docs/­index.htmlwww.hawkular.org/­hawkular-metrics/­docs/­user-guide
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Toshiba CorporationGridGain Systems, Inc.Community supported by Red Hat
Erscheinungsjahr2012201320072014
Aktuelle Version5.1, August 2022GridGain 8.5.1
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoAGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also availablekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC++Java, C++, .NetJava
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infonumerical, string, blob, geometry, boolean, timestampjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinjanein
Sekundärindizeseingeschränktjajanein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language)ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDLnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP/JSON API
HDFS API
Hibernate
JCache
JDBC
ODBC
Propriätäres Protokoll
RESTful HTTP API
Spring Data
HTTP REST
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
C#
C++
Java
PHP
Python
Ruby
Scala
Go
Java
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinyes (compute grid and cache interceptors can be used instead)nein
Triggersneinjayes (cache interceptors and events)ja infovia Hawkular Alerting
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingShardingSharding infobasierend auf Cassandra
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikationyes (replicated cache)frei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandra
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinConnector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobsyes (compute grid and hadoop accelerator)nein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency within container, eventual consistency across containersImmediate ConsistencyEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID at container levelACIDnein
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 haltenjajajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAccess rights for users can be defined per databaseSecurity Hooks for custom implementationsnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Amazon RedshiftGridDBGridGainHawkular Metrics
Specific characteristicsGridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and...
» mehr
Competitive advantages1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model...
» mehr
Typical application scenariosFactory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system.
» mehr
Key customersDenso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki...
» mehr
Market metricsGitHub trending repository
» mehr
Licensing and pricing modelsOpen Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (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 RedshiftGridDBGridGainHawkular Metrics
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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