DBMS > DuckDB vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Netezza vs. SiteWhere vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften DuckDB vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Netezza vs. SiteWhere vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS

Relationaler Datenbankdienst aus der Cloud mit großer Kompatibilität zum Microsoft SQL Server

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

M2M Integrationsplatform zur Speicherung und Abfrage von Zeitserien

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	4,63
Rang	#69	Overall
	#37	Relational DBMS

Punkte	76,78
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

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

Punkte	0,06
Rang	#383	Overall
	#43	Time Series DBMS

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

duckdb.org

azure.microsoft.com/en-us/products/azure-sql/database

www.ibm.com/products/netezza

github.com/sitewhere/sitewhere

spark.apache.org/sql

Technische Dokumentation

duckdb.org/docs

docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql

sitewhere1.sitewhere.io/index.html

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

Microsoft

IBM

SiteWhere

Apache Software Foundation

Erscheinungsjahr

2018

2010

2000

2010

2014

Aktuelle Version

1.0.0, Juni 2024

V12

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Common Public Attribution License Version 1.0

Open Source

Apache 2.0

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

C++

Java

Scala

Server Betriebssysteme

serverlos

gehostet

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
OS X
Windows

Datenschema

vordefiniertes Schema

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-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

Arrow Database Connectivity (ADBC)
CLI Client
JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
OLE DB

HTTP REST

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C#

3rd party driver
C++
Crystal

3rd party driver
Go

3rd party driver
Java
Lisp

3rd party driver
Python
R
Ruby

3rd party driver
Rust
Swift
Zig

3rd party driver

.Net
C#
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

basierend auf HBase

yes, utilizing Spark Core

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

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

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

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

DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2020
4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates
12. Dezember 2019, Paul Andlinger

The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
7. Februar 2017, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

DuckDB promises greater stability with 1.0 release
5. Juni 2024, The Register

DuckDB 1.0 Released
4. Juni 2024, iProgrammer

DuckDB Walks to the Beat of Its Own Analytics Drum
5. März 2024, Datanami

DuckDB: In-Process Python Analytics for Not-Quite-Big Data
31. Mai 2024, The New Stack

My First Billion (of Rows) in DuckDB | by João Pedro | May, 2024
1. Mai 2024, Towards Data Science

bereitgestellt von Google News

Copilot in Azure SQL Database in Private Preview
27. März 2024, InfoQ.com

Microsoft unveils Copilot for Azure SQL Database
27. März 2024, InfoWorld

Azure SQL Database migration to OCI - resources estimation and migration approach
11. Januar 2024, blogs.oracle.com

Public Preview: New Azure SQL Database skills introduced to Microsoft Copilot in Azure | Azure updates
21. Mai 2024, Microsoft

Azure SQL Database takes Saturday off on US east coast following network power failure
18. September 2023, The Register

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

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

bereitgestellt von Google News

SiteWhere: An open platform for connected devices
11. Juli 2017, Open Source For You

Ten Popular IoT Platforms You Should be Aware of
27. März 2023, Open Source For You

11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects
9. März 2023, H2S Media

bereitgestellt von Google News

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

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

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

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

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk