DBMS > Amazon Redshift vs. Snowflake vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Snowflake vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

Data warehousing service aus der Cloud für strukturierte und semi-strukturierte Daten

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	26,19
Rang	#31	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	96,42
Rang	#13	Overall
	#9	Relational DBMS

Punkte	23,12
Rang	#35	Overall
	#21	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

www.snowflake.com

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

docs.snowflake.net/manuals/index.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Snowflake Computing Inc.

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2014

Aktuelle Version

3.3.0, Juni 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro)

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

nein

SQL

Support of SQL

keine vollständige Unterstützung eines SQL-Standards

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

CLI Client
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

JavaScript (Node.js)
Python

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

user defined functions

nein

Triggers

nein

similar concept for controling cloud resources

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

yes, utilizing Spark Core

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

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

werden aber nicht 'enforced'

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

nein

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

Drittanbieter

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