DBMS > Amazon Redshift vs. IBM Db2 warehouse vs. Teradata Aster

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. IBM Db2 warehouse vs. Teradata Aster

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Data warehousing service aus der Cloud

Platform for big data analytics on multistructured data sources and types

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	14,57
Rang	#37	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	1,17
Rang	#167	Overall
	#75	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

www.ibm.com/products/db2/warehouse

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

IBM

Teradata

Erscheinungsjahr

2012

2014

2005

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

Datenschema

Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)

defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

in Aster File Store

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C
C#
C++
Java
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

PL/SQL, SQL PL

R packages

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured.

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

SQL Map-Reduce Framework

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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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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