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Vergleich der Systemeigenschaften Alibaba Cloud Table Store vs. Dolt vs. Netezza vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAlibaba Cloud Table Store  Xaus Vergleich ausschliessenDolt  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA fully managed Wide Column Store for large quantities of semi-structured data with real-time accessA MySQL compatible DBMS with Git-like versioning of data and schemaData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellWide Column StoreRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,26
Rang#301  Overall
#12  Wide Column Stores
Punkte0,96
Rang#193  Overall
#90  Relational DBMS
Punkte9,06
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.alibabacloud.com/­product/­table-storegithub.com/­dolthub/­dolt
www.dolthub.com
www.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationwww.alibabacloud.com/­help/­en/­tablestoredocs.dolthub.comspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerAlibabaDoltHub IncIBMApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2016201820002014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheGoScala
Server BetriebssystemegehostetLinux
macOS
Windows
Linux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesneinjajanein
SQL infoSupport of SQLneinjajaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP APICLI Client
HTTP REST
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Python
Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinyes infocurrently in alpha releasejanein
Triggersneinjaneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infoImplicit feature of the cloud servicekeineShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja infoImplicit feature of the cloud serviceA database can be cloned to multiple locations and be used there in isolation. Data/schema changes can be pushed/pulled explicitly between locations.Source-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenAtomic single-row operationsACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights based on subaccounts and tokensOnly one user is configurable, and must be specified in the config file at startupBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptnein

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

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Weitere Ressourcen
Alibaba Cloud Table StoreDoltNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Apache Software Foundation Announces New Top-Level Project Apache Paimon
16. April 2024, Datanami

Top data analytics tools comparison: Alibaba Cloud, AWS, Azure, Google Cloud, IBM
5. Dezember 2019, Wire19

Gartner’s Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems
9. Dezember 2020, CRN

25 Best Cloud Service Providers (Public and Private) in 2024
4. Juni 2023, CybersecurityNews

Apache Software Foundation Announces New Top-Level Project Apache Paimon
19. April 2024, Datanami

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Top Data Version Control Tools for Machine Learning Research in 2023
24. Juli 2023, MarkTechPost

Dolt, a Relational Database with Git-Like Cloning Features
19. August 2020, The New Stack

Data Versioning at Scale: Chaos and Chaos Management
10. Februar 2023, InfoQ.com

Are you still not using Version Control for Data?
11. April 2020, Towards Data Science

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
1. Dezember 2020, The New Stack

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IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

Netezza Performance Server
12. August 2020, IBM

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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