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Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Apache Impala vs. Newts vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenApache Impala  Xaus Vergleich ausschliessenNewts  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsAnalytic DBMS für HadoopTime Series DBMS basierend auf CassandraSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte20,63
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte15,06
Rang#39  Overall
#24  Relational DBMS
Punkte0,04
Rang#383  Overall
#42  Time Series DBMS
Punkte19,56
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.orgopennms.github.io/­newtsspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftimpala.apache.org/­impala-docs.htmlgithub.com/­OpenNMS/­newts/­wikispark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software Foundation infoApache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von ClouderaOpenNMS GroupApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201320142014
Aktuelle Version4.1.0, Juni 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2Open Source infoApache 2.0Open 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++JavaScala
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktjaneinnein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
HTTP REST
Java API
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCAll languages supporting JDBC/ODBCJavaJava
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonja infoBenutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduceneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infobasierend auf Cassandrayes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjafrei wählbarer Replikationsfaktorfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf Cassandrakeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infoAbfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführtnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual 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 DatenmanipulationenACIDneinneinnein
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 haltenjaneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen infobasiert auf Apache Sentry und Kerberosneinnein

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 RedshiftApache ImpalaNewtsSpark SQL
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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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