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

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAmazon Redshift  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenYDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service for use with business intelligence toolsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenA distributed fault-tolerant database service, with high availability, scalability, immediate consistency and ACID transactions and providing an Amazon DynamoDB compatible API
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSDocument Store
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte19,03
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,34
Rang#285  Overall
#43  Document Stores
#130  Relational DBMS
Websiteaws.amazon.com/­redshiftspark.apache.org/­sqlgithub.com/­ydb-platform/­ydb
ydb.tech
Technische Dokumentationdocs.aws.amazon.com/­redshiftspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmlydb.tech/­en/­docs
EntwicklerAmazon (based on PostgreSQL)Apache Software FoundationYandex
Erscheinungsjahr201220142019
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0; commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheCScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
OS X
Windows
Linux
DatenschemajajaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizeseingeschränktneinja
SQL infoSupport of SQLja infokeine vollständige Unterstützung eines SQL-StandardsSQL-like DML and DDL statementsSQL-like query language (YQL)
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API (DynamoDB compatible)
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBCJava
Python
R
Scala
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin Pythonneinnein
Triggersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjakeineActive-passive shard replication
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätja infowerden aber nicht 'enforced'neinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardneinAccess rights defined for Yandex Cloud users

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 RedshiftSpark SQLYDB
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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