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DBMS > Apache Phoenix vs. Google BigQuery vs. Kdb vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Phoenix vs. Google BigQuery vs. Kdb vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameApache Phoenix  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenKdb  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungA scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBaseLarge scale data warehouse service with append-only tablesHoch performantes Time Series DBMSData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMS
Vektor DBMS
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,90
Rang#125  Overall
#59  Relational DBMS
Punkte52,67
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte7,73
Rang#45  Overall
#2  Time Series DBMS
#1  Vektor DBMS
Punkte7,56
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Websitephoenix.apache.orgcloud.google.com/­bigquerykx.comwww.ibm.com/­products/­netezza
Technische Dokumentationphoenix.apache.orgcloud.google.com/­bigquery/­docscode.kx.com
EntwicklerApache Software FoundationGoogleKx Systems, a division of First Derivatives plcIBM
Erscheinungsjahr201420102000 infokdb wurde im Jahr 2000 veröffentlicht, kdb+ 20032000
Aktuelle Version5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 20193.6, Mai 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellkommerziell infoKostenlose 32-bit Versionkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaq
Server BetriebssystemeLinux
Unix
Windows
gehostetLinux
OS X
Solaris
Windows
Linux infoIn Appliance inkludiert
Datenschemaja infolate-bound, schema-on-read capabilitiesjajaja
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, XSLTneinneinja
Sekundärindizesjaneinja infotable attribute 'grouped'ja
SQL infoSupport of SQLjajaSQL-like query language (q)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBCRESTful HTTP/JSON APIHTTP API
JDBC
Jupyter
Kafka
ODBC
WebSocket
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Groovy
Java
PHP
Python
Scala
.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C
C#
C++
Go
J
Java
JavaScript
Lua
MatLab
Perl
PHP
Python
R
Scala
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptbenutzerdefinierte Funktionenja
Triggersneinneinja infomittels Viewsnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeinehorizontale PartitionierungSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica ReplikationSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenHadoop integrationneinnein infoein vergleichbares Paradigma wird intern verwendetja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency or Eventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtneinACID
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 haltenjaneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancyZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Rechteverwaltung mit BenutzeraccountsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Apache PhoenixGoogle BigQueryKdbNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
Specific characteristicsIntegrated columnar database & programming system for streaming, real time and historical...
» mehr
Competitive advantagesprovides seamless scalability; runs on industry standard server platforms; is top-ranked...
» mehr
Typical application scenariostick database streaming sensor data massive intelligence applications oil and gas...
» mehr
Key customersGoldman Sachs Morgan Stanley Merrill Lynch J.P. Morgan Deutsche Bank IEX Securities...
» mehr
Market metricskdb+ performance and reliability proven by our customers in critical infrastructure...
» mehr
Licensing and pricing modelsupon request
» mehr

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
Apache PhoenixGoogle BigQueryKdbNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
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