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DBMS > Amazon Redshift vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. Titan

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. Titan

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTitan  Xaus Vergleich ausschliessen
Titan has been decommisioned after the takeover by Datastax. It will be removed from the DB-Engines ranking. A fork has been open-sourced as JanusGraph.
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsFully managed big data interactive analytics platformWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTitan ist ein Graph DBMS optimiert für verteilte Clusters.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMS infocolumn orientedKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMSGraph DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte16,88
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte3,80
Rang#81  Overall
#43  Relational DBMS
Punkte2,01
Rang#126  Overall
#21  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlspark.apache.org/­sqlgithub.com/­thinkaurelius/­titan
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorerdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlgithub.com/­thinkaurelius/­titan/­wiki
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)MicrosoftOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftApache Software FoundationAurelius, owned by DataStax
Erscheinungsjahr20122019199420142012
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases18.1.40, Mai 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache Lizenz, Version 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)ScalaJava
Server BetriebssystemegehostetgehostetAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Unix
Windows
DatenschemajaFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)schemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinjaja infoonly with the Berkeley DB XML editionnein
Sekundärindizeseingeschränktall fields are automatically indexedjaneinja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsKusto Query Language (KQL), SQL subsetja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
Java API
TinkerPop Blueprints
TinkerPop Frames
TinkerPop Gremlin
TinkerPop Rexster
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
.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
Clojure
Java
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin PythonYes, possible languages: KQL, Python, Rneinneinja
Triggersneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicyja infoonly for the SQL APIneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeineyes, utilizing Spark Coreja infoüber integrierbare Storage Backends
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenjaja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Source-Replica Replikationkeineja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkneinja infomittels Faunus, eine Graph Analytics Engine
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual Consistency
Immediate Consistency
Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinneinneinja infoBeziehungen in Graph
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja infoUnterstützt verschiedene Storage Backends: Cassandra, HBase, Berkeley DB, Akiban, Hazelcast
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardAzure Active Directory AuthenticationneinneinBenutzer Authentification und Sicherheit via Rexster Graph Server

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 RedshiftMicrosoft Azure Data ExplorerOracle Berkeley DBSpark SQLTitan
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Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud
2. Oktober 2015, Paul Andlinger

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Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years
3. März 2015, Paul Andlinger

Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category
21. Januar 2014, Matthias Gelbmann

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