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DBMS > Amazon Redshift vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessenOracle Berkeley DB  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsElastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL ServerWeit verbreiteter In-Process Key-Value StoreSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSKey-Value Store infounterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS infoin the Oracle Berkeley DB XML version
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte20,56
Rang#31  Overall
#19  Relational DBMS
Punkte2,21
Rang#117  Overall
#20  Key-Value Stores
#3  Native XML DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftazure.microsoft.com/­services/­synapse-analyticswww.oracle.com/­database/­technologies/­related/­berkeleydb.htmlspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftdocs.microsoft.com/­azure/­synapse-analyticsdocs.oracle.com/­cd/­E17076_05/­html/­index.htmlspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)MicrosoftOracle infoursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauftApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201619942014
Aktuelle Version18.1.40, Mai 20203.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoKommerzielle Lizenz verfügbar bei BedarfOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjajaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC++C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)Scala
Server BetriebssystemegehostetgehostetAIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja infoonly with the Berkeley DB XML editionnein
Sekundärindizeseingeschränktjajanein
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standardsjaja infoSQL Interface basierend auf SQLite verfügbarSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC#
Java
PHP
.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
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin PythonTransact SQLneinnein
Triggersneinneinja infoonly for the SQL APInein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding, horizontal partitioningkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjajaSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'nein infodocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­synapse-analytics/­sql-data-warehouse/­sql-data-warehouse-table-constraintsneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardjaneinnein

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 Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data WarehouseOracle Berkeley DBSpark SQL
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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