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DBMS > Amazon Redshift vs. ReductStore

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. ReductStore

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

Unsere Besucher vergleichen Amazon Redshift und ReductStore oft mit Google BigQuery und Pinecone.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenReductStore  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsDesigned to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte17,94
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte0,00
Rang#383  Overall
#41  Time Series DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftgithub.com/­reductstore
www.reduct.store
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftwww.reduct.store/­docs
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)ReductStore LLC
Erscheinungsjahr20122023
Aktuelle Version1.9, März 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoBusiness Source License 1.1
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCC++, Rust
Server BetriebssystemegehostetDocker
Linux
macOS
Windows
Datenschemaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder dateja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein
Sekundärindizeseingeschränkt
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
HTTP API
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCC++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Python
Triggersnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationennein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Amazon RedshiftReductStore
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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7. November 2023, AWS Blog

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