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DBMS > Amazon Redshift vs. etcd vs. Kinetica vs. Spark SQL vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. etcd vs. Kinetica vs. Spark SQL vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenetcd  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsA distributed reliable key-value storeFully vectorized database across both GPUs and CPUsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value StoreRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte7,03
Rang#54  Overall
#5  Key-Value Stores
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftetcd.io
github.com/­etcd-io/­etcd
www.kinetica.comspark.apache.org/­sqlsplicemachine.com
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftetcd.io/­docs
github.com/­etcd-io/­etcd/­tree/­master/­Documentation
docs.kinetica.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)KineticaApache Software FoundationSplice Machine
Erscheinungsjahr2012201220142014
Aktuelle Version3.4, August 20197.1, August 20213.5.0 ( 2.13), September 20233.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCGoC, C++ScalaJava
Server BetriebssystemegehostetFreeBSD
Linux
Windows infoexperimental
LinuxLinux
OS X
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinjajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktneinjaneinja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsneinSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
gRPC
JSON over HTTP
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
C
C++
Clojure
Erlang
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Rust
Scala
Tcl
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Java
Python
R
Scala
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinbenutzerdefinierte Funktionenneinja infoJava
Triggersneinyes, watching key changesja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark CoreShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaUsing Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas.Source-Replica ReplikationkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinja infoGPU vRAM or System RAMneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneneinAccess rights for users, groups and roles according to 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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftetcdKineticaSpark SQLSplice Machine
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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