DBMS > Atos Standard Common Repository vs. Netezza vs. Sequoiadb vs. Spark SQL vs. SWC-DB

Vergleich der Systemeigenschaften Atos Standard Common Repository vs. Netezza vs. Sequoiadb vs. Spark SQL vs. SWC-DB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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Kurzbeschreibung

Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

NewSQL database with distributed OLTP and SQL

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

A high performance, scalable Wide Column DBMS

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Relational DBMS

Document Store
Relational DBMS

Relational DBMS

Wide Column Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

Punkte	8,59
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,50
Rang	#258	Overall
	#41	Document Stores
	#120	Relational DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#364	Overall
	#13	Wide Column Stores

Website

atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository

www.ibm.com/products/netezza

www.sequoiadb.com

spark.apache.org/sql

github.com/kashirin-alex/swc-db
www.swcdb.org

Technische Dokumentation

www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index

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

Entwickler

Atos Convergence Creators

IBM

Sequoiadb Ltd.

Apache Software Foundation

Alex Kashirin

Erscheinungsjahr

2016

2000

2013

2014

2020

Aktuelle Version

1703

3.5.0 ( 2.13), September 2023

0.5, April 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Server: AGPL; Client: Apache V2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

GPL V3

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

Java

C++

Scala

C++

Server Betriebssysteme

Linux

In Appliance inkludiert

Linux

Linux
OS X
Windows

Linux

Datenschema

Schema and schema-less with LDAP views

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

optional

oid, date, timestamp, binary, regex

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like query language

SQL-like DML and DDL statements

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

LDAP

JDBC
ODBC
OLE DB

Proprietäres Protokoll basierend auf JSON

JDBC
ODBC

Proprietäres Protokoll
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

All languages with LDAP bindings

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

.Net
C++
Java
PHP
Python

Java
Python
R
Scala

C++

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

JavaScript

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

cell division

Sharding

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

Atomic execution of specific operations

ACID

während einer Transaktion wird das Dokument gesperrt

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

LDAP bind authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

einfacher Passwort-basierter Zugriffsschutz

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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31. Mai 2024, Data Center Knowledge

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

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

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Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, 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

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

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2022 All O-Zone Football Team
17. Dezember 2022, Ozarks Sports Zone

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