DBMS > Amazon Redshift vs. Lovefield vs. RDFox

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Lovefield vs. RDFox

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Embeddable relational database for web apps written in pure JavaScript

High performance knowledge graph and semantic reasoning engine

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Graph DBMS
RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	14,15
Rang	#37	Overall
	#23	Relational DBMS

Punkte	0,11
Rang	#338	Overall
	#149	Relational DBMS

Punkte	0,23
Rang	#296	Overall
	#24	Graph DBMS
	#12	RDF Stores

Website

aws.amazon.com/redshift

google.github.io/lovefield

www.oxfordsemantic.tech

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

github.com/google/lovefield/blob/master/docs/spec_index.md

docs.oxfordsemantic.tech

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Google

Oxford Semantic Technologies

Erscheinungsjahr

2012

2014

2017

Aktuelle Version

2.1.12, February 2017

6.0, Septermber 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

server-less, requires a JavaScript environment (browser, Node.js)

tested with Chrome, Firefox, IE, Safari

Linux
macOS
Windows

Datenschema

RDF schemas

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

Sekundärindizes

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like query language

via JavaScript builder pattern

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

RESTful HTTP API
SPARQL 1.1

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

JavaScript

C
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

nein

Triggers

nein

Using read-only observers

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

replication via a shared file system

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency in stand-alone mode, Eventual Consistency in replicated setups

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, by using IndexedDB or the cloud service Firebase Realtime Database

In-Memory Unterstützung

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

using MemoryDB

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Roles, resources, and access types

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

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2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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