DBMS > Amazon Redshift vs. MarkLogic

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. MarkLogic

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Unsere Besucher vergleichen Amazon Redshift und MarkLogic oft mit MongoDB, BaseX und Databricks.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Operational and transactional Enterprise NoSQL database

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Document Store
Native XML DBMS
RDF Store

ab Version 7
Suchmaschine

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

Punkte	14,70
Rang	#36	Overall
	#22	Relational DBMS

Punkte	4,24
Rang	#64	Overall
	#11	Document Stores
	#1	Native XML DBMS
	#1	RDF Stores
	#8	Suchmaschinen

Website

aws.amazon.com/redshift

www.progress.com/marklogic

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

www.progress.com/marklogic/documentation

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

MarkLogic Corp.

Erscheinungsjahr

2012

2001

Aktuelle Version

11.0, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

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

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Schema kann erzwungen werden

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

SQL92

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

Java API
Node.js Client API
ODBC
proprietary Optic API

Proprietary Query API, introduced with version 9
RESTful HTTP API
SPARQL
WebDAV
XDBC
XQuery
XSLT

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

via XQuery or JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Ãœber Hadoop Connector, HDFS Direct Access und in-database MapReduce Jobs

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

can act as a resource manager in an XA/JTA transaction

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

yes, with Range Indexes

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Rollen-basierte Zugriffskontrolle auf Dokumenten- und Subdokumentenebene

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

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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