DBMS > Amazon Redshift vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften Amazon Redshift vs. Spark SQL

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Unsere Besucher vergleichen Amazon Redshift und Spark SQL oft mit Microsoft SQL Server, Snowflake und PostgreSQL.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Large scale data warehouse service for use with business intelligence tools

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	25,94
Rang	#31	Overall
	#18	Relational DBMS

Punkte	22,86
Rang	#35	Overall
	#21	Relational DBMS

Website

aws.amazon.com/redshift

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

docs.aws.amazon.com/redshift

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

Entwickler

Amazon (based on PostgreSQL)

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2012

2014

Aktuelle Version

3.2.0, Oktober 2021

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

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux
OS X
Windows

Datenschema

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

Unterstützte Programmiersprachen

All languages supporting JDBC/ODBC

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

benutzerdefinierte Funktionen

in Python

nein

Triggers

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

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

SQLFlow: Provides a visual representation of the overall flow of data. Automated SQL data lineage analysis across Databases, ETL, Business Intelligence, Cloud and Hadoop environments by parsing SQL Script and stored procedure.
» mehr

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

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