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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. EsgynDB vs. Netezza vs. Postgres-XL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenPostgres-XL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungThe Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark.Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsBasiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte0,25
Rang#312  Overall
#138  Relational DBMS
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte0,53
Rang#254  Overall
#117  Relational DBMS
Websitewww.databricks.comwww.esgyn.cnwww.ibm.com/­products/­netezzawww.postgres-xl.org
Technische Dokumentationdocs.databricks.comwww.postgres-xl.org/­documentation
EntwicklerDatabricksEsgynIBM
Erscheinungsjahr2013201520002014 infoseit 2012, ursprünglich genannt StormDB
Aktuelle Version10 R1, Oktober 2018
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source infoMozilla public license
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaC
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
macOS
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjaneinja infoXML type, but no XML query functionality
Sekundärindizesjajajaja
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLjajaja infodistributed, parallel query execution
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
OLE DB
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte FunktionenJava Stored Proceduresjabenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardinghorizontale Partitionierung
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaMulti-source replication between multi datacentersSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACIDACID infoMVCC
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 infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksEsgynDBNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntPostgres-XL
Specific characteristicsSupported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS...
» mehr

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
DatabricksEsgynDBNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntPostgres-XL
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Why Databricks' Tabular Play Has Put Snowflake On The Defensive
10. Juni 2024, Forbes

Informatica rolls out new integrations for Databricks’ cloud data platform
10. Juni 2024, SiliconANGLE News

Snowflake, DataBricks and the Fight for Apache Iceberg Tables
10. Juni 2024, The New Stack

Exclusive | Databricks to Buy Data-Management Startup Tabular in Bid for AI Clients
4. Juni 2024, The Wall Street Journal

Databricks acquires Tabular to build a common data lakehouse standard
4. Juni 2024, TechCrunch

bereitgestellt von Google News

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.com

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.com

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