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Vergleich der Systemeigenschaften Databricks vs. GBase vs. Netezza vs. PouchDB

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NameDatabricks  Xaus Vergleich ausschliessenGBase  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenPouchDB  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.Widely used RDBMS in China, including analytical, transactional, distributed transactional, and cloud-native data warehousing.Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsJavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSRelational DBMSDocument Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte81,08
Rang#15  Overall
#2  Document Stores
#10  Relational DBMS
Punkte1,05
Rang#186  Overall
#86  Relational DBMS
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte2,34
Rang#112  Overall
#21  Document Stores
Websitewww.databricks.comwww.gbase.cnwww.ibm.com/­products/­netezzapouchdb.com
Technische Dokumentationdocs.databricks.compouchdb.com/­guides
EntwicklerDatabricksGeneral Data Technology Co., Ltd.IBMApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2013200420002012
Aktuelle VersionGBase 8a, GBase 8s, GBase 8c7.1.1, Juni 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellkommerziellOpen Source
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, Java, PythonJavaScript
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux infoIn Appliance inkludiertServerlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)
DatenschemaFlexible Schema (defined schema, partial schema, schema free)jajaschemafrei
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajanein
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTjajanein
Sekundärindizesjajajaja infoüber Views
SQL infoSupport of SQLwith Databricks SQLStandard with numerous extensionsjanein
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
RESTful HTTP API
ADO.NET
C API
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
OLE DB
HTTP REST infoonly for PouchDB Server
JavaScript API
Unterstützte ProgrammiersprachenPython
R
Scala
C#C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
JavaScript
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionenuser defined functionsjaView Functions in JavaScript
Triggersjaneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioningShardingSharding infomit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjajaSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
Source-Replica Replikation infoauch mit CouchDB Datenbanken
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja infomittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollejaBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
DatabricksGBaseNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntPouchDB
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
DatabricksGBaseNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntPouchDB
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PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript
1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year
13. Juni 2024, CNBC

Databricks Launches AI Graphics Competitor to Salesforce, Microsoft
12. Juni 2024, Yahoo Finance

Legacy data migration to Databricks: Fast transition sitename%%
14. Juni 2024, SiliconANGLE News

Databricks Data+AI Summit 2024: The Biggest News
12. Juni 2024, CRN

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

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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

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

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

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Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint
10. März 2014, SitePoint

Getting Started with PouchDB Client-Side JavaScript Database — SitePoint
7. September 2016, SitePoint

3 Reasons To Think Offline First
22. März 2017, IBM

Create Offline Web Apps Using Service Workers & PouchDB — SitePoint
7. März 2017, SitePoint

Offline-first web and mobile apps: Top frameworks and components
22. Januar 2019, TechBeacon

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