DBMS > DataFS vs. FeatureBase vs. H2 vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften DataFS vs. FeatureBase vs. H2 vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

All data is stored inside objects which are linked by so-called link attributes. Objects consist of classes which can be extended and de-extended at runtime. Graphs can be defined with a struct.

Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads.

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Object oriented DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Graph DBMS

Spatial DBMS

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

Punkte	0,09
Rang	#360	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Punkte	0,31
Rang	#292	Overall
	#135	Relational DBMS

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

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

Website

newdatabase.com

www.featurebase.com

www.h2database.com

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

dev.mobiland.com/Overview.xsp

docs.featurebase.com

www.h2database.com/html/main.html

Entwickler

Mobiland AG

Molecula and Pilosa Open Source Contributors

Thomas Mueller

IBM

Erscheinungsjahr

2018

2017

2005

2000

Aktuelle Version

1.1.263, October 2022

2022, May 2022

2.2.220, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

kommerziell

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

Server Betriebssysteme

Windows

Linux
macOS

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

In Appliance inkludiert

Datenschema

Classes, Structs, and Lists are written in proprietary DataTypeDefinitionLanguage (.dtdl) and Objects consisting of those are written in proprietary DataAccessDefinitionLanguage (.dadl)

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

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 queries

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
Proprietary client DLL
WinRT client

gRPC
JDBC
Kafka Connector
ODBC

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

.Net
C
C#
C++
VB.Net

Java
Python

Java

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

Triggers

no, except callback-events from server when changes happened

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Proprietary Sharding system

Sharding

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using Linux fsync

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Windows-Profile

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

The 10 Hottest Big Data Startups Of 2021
18. November 2021, CRN

Get Your Infrastructure Ready for Real-Time Analytics
9. März 2022, Built In

Pilosa: A Scalable High Performance Bitmap Database Index
17. Juni 2019, hackernoon.com

32 Data and Analytics Startups That Will Go Big, According to VCs
28. September 2021, Business Insider

The 10 Coolest Big Data Tools Of 2021
7. Dezember 2021, CRN

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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.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

Netezza Performance Server
12. August 2020, ibm.com

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

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