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DBMS > Amazon Redshift vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Table Storage  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsFully vectorized database across both GPUs and CPUsA Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasetsWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSWide Column StoreKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte0,64
Rang#236  Overall
#109  Relational DBMS
Punkte4,48
Rang#75  Overall
#6  Wide Column Stores
Punkte2,21
Rang#117  Overall
#20  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftwww.kinetica.comazure.microsoft.com/­en-us/­services/­storage/­tableswww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.kinetica.comdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)KineticaMicrosoftOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr20122012201219942014
Aktuelle Version7.1, August 202118.1.40, Mai 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC, C++C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)Scala
Server BetriebssystemegehostetLinuxgehostetAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafreischemafreija
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, XSLTneinneinneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionnein
Sekundärindizeseingeschränktjaneinjanein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsneinja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
.Net infoFigaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere infoEs gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js) info3rd party binding
Perl
Python
Tcl
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonbenutzerdefinierte Funktionenneinneinnein
Triggersneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeneinja infoonly for the SQL APInein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikationja infoimplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Source-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'janeinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinoptimistic LockingACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoGPU vRAM or System RAMneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneAccess rights based on private key authentication or shared access signaturesneinnein

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.
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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftKineticaMicrosoft Azure Table StorageOracle Berkeley DBSpark SQL
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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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