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Vergleich der Systemeigenschaften Cubrid vs. Google Cloud Spanner vs. Netezza vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameCubrid  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Spanner  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungCUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTPA horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play.Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,20
Rang#169  Overall
#78  Relational DBMS
Punkte2,89
Rang#103  Overall
#52  Relational DBMS
Punkte9,06
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitecubrid.com (korean)
cubrid.org (english)
cloud.google.com/­spannerwww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationcubrid.org/­manualscloud.google.com/­spanner/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerCUBRID Corporation, CUBRID FoundationGoogleIBMApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2008201720002014
Aktuelle Version11.0, Jaenner 20213.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache Version 2.0kommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
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.
ImplementierungsspracheC, C++, JavaScala
Server BetriebssystemeLinux
Windows
gehostetLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Datenschemajajajaja
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
Sekundärindizesjajajanein
SQL infoSupport of SQLjaja infoQuery statements complying to ANSI 2011jaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
gRPC (using protocol buffers) API
JDBC infoAt present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresneinjanein
Triggersjaneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationMulti-source replication with 3 replicas for regional instances.Source-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja infousing Google Cloud Dataflowja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaja infoby using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrityneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACID infoStrict serializable isolationACIDnein
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 haltenneinneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollefine grained access rights according to SQL-standardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Benutzer 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
CubridGoogle Cloud SpannerNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Google Improves Cloud Spanner: More Compute and Storage without Price Increase
14. Oktober 2023, InfoQ.com

Google makes its Cloud Spanner database service faster and more cost-efficient
11. Oktober 2023, SiliconANGLE News

Google turns up the heat on AWS, claims Cloud Spanner is half the cost of DynamoDB
11. Oktober 2023, TechCrunch

Google Cloud just fired a major volley at AWS as the cloud wars heat up
12. Oktober 2023, TechRadar

Google Spanner: When Do You Need to Move to It?
11. September 2023, hackernoon.com

bereitgestellt von Google News

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

bereitgestellt von Google News

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

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

bereitgestellt von Google News



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