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DBMS > Blueflood vs. EsgynDB vs. Hive vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Blueflood vs. EsgynDB vs. Hive vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameBlueflood  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenHive  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungSkalierbare Timeseries DBMS basierend auf CassandraEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in HadoopData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems
Primäres DatenbankmodellTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,13
Rang#346  Overall
#33  Time Series DBMS
Punkte0,25
Rang#312  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte59,76
Rang#18  Overall
#12  Relational DBMS
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Websiteblueflood.iowww.esgyn.cnhive.apache.orgwww.ibm.com/­products/­netezza
Technische Dokumentationgithub.com/­rax-maas/­blueflood/­wikicwiki.apache.org/­confluence/­display/­Hive/­Home
EntwicklerRackspaceEsgynApache Software Foundation infoUrsprünglich von Facebook entwickeltIBM
Erscheinungsjahr2013201520122000
Aktuelle Version3.1.3, April 2022
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache 2.0kommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheJavaC++, JavaJava
Server BetriebssystemeLinux
OS X
LinuxAlle Betriebssysteme mit einer Java VMLinux infoIn Appliance inkludiert
Datenschemavordefiniertes Schemajajaja
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, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinjajaja
SQL infoSupport of SQLneinjaSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP RESTADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
Thrift
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC++
Java
PHP
Python
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresneinJava Stored Proceduresja infoBenutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integrationja
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenSharding infobasierend auf CassandraShardingShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer Replikationsfaktor infobasierend auf CassandraMulti-source replication between multi datacentersfrei wählbarer ReplikationsfaktorSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjaja infoAbfragen werden als MapReduce Jobs behandeltja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate Consistency infobasierend auf Cassandra
Immediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinACID
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 infoZugriffskontrolleneinBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und RollenBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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
BluefloodEsgynDBHiveNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0
30. April 2024, Datanami

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

ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0
2. Mai 2024, Datanami

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

GC Tuning for Improved Presto Reliability
11. Januar 2024, Uber

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Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC
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

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

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime | Amazon Web Services
21. August 2019, AWS Blog

Netezza Performance Server
12. August 2020, IBM

bereitgestellt von Google News



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