DBMS > Amazon Redshift vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb vs. SpatiaLite vs. Sphinx

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. NSDb vs. SpatiaLite vs. Sphinx

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Spatial extension of SQLite

Open Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen Datenbanken

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	17,94
Rang	#34	Overall
	#21	Relational DBMS

Punkte	20,56
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#41	Time Series DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Punkte	5,98
Rang	#56	Overall
	#5	Suchmaschinen

Website

aws.amazon.com/redshift

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

nsdb.io

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

sphinxsearch.com

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

nsdb.io/Architecture

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

sphinxsearch.com/docs

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Microsoft

Alessandro Furieri

Sphinx Technologies Inc.

Erscheinungsjahr

2012

2016

2017

2008

2001

Aktuelle Version

5.0.0, August 2020

3.5.1, Februar 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Open Source

GPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlich

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++

Java, Scala

C++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
macOS

serverlos

FreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

eingeschränkt

all fields are automatically indexed

Full-Text Index auf allen Suchfeldern

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like query language

SQL-like query language (SphinxQL)

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

gRPC
HTTP REST
WebSocket

Proprietäres Protokoll

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

C#
Java
PHP

Java
Scala

C++

inoffizielle Client Library
Java
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby

inoffizielle Client Library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

keine

Sharding

Aufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

Der Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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