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DBMS > Amazon Redshift vs. Hive vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Hive vs. ReductStore

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenReductStore  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopDesigned to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte0,05
Rang#384  Overall
#44  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshifthive.apache.orggithub.com/­reductstore
www.reduct.store
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftcwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Homewww.reduct.store/­docs
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltReductStore LLC
Erscheinungsjahr201220122023
Aktuelle Version3.1.3, April 20221.9, März 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infoBusiness Source License 1.1
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCJavaC++, Rust
Server BetriebssystemegehostetAlle Betriebssysteme mit einer Java VMDocker
Linux
macOS
Windows
Datenschemajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizeseingeschränktja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
PHP
Python
C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktor
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandelt
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'nein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

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 RedshiftHiveReductStore
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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

How Swisscom automated Amazon Redshift as part of their One Data Platform solution using AWS CDK – Part 1 ...
12. Juni 2024, AWS Blog

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28. Mai 2024, AWS Blog

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3. Juni 2024, AWS Blog

Amazon Redshift adds new AI capabilities, including Amazon Q, to boost efficiency and productivity | Amazon Web ...
29. November 2023, AWS Blog

Amazon Redshift announces programmatic access to Advisor recommendations via API
8. Februar 2024, AWS Blog

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Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ...
10. Juni 2024, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

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18. Oktober 2023, AWS Blog

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