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DBMS > EXASOL vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften EXASOL vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEXASOL  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Data Explorer  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungHigh-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Fully managed big data interactive analytics platformData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMS infocolumn orientedRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store infoIf a column is of type dynamic docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-types/­dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store infothis is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine infosupport for complex search expressions docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer/­time-series-analysis
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,66
Rang#138  Overall
#64  Relational DBMS
Punkte2,97
Rang#92  Overall
#15  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte3,28
Rang#83  Overall
#45  Relational DBMS
Punkte7,56
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Websitewww.exasol.comcloud.google.com/­bigtableazure.microsoft.com/­services/­data-explorerwww.ibm.com/­products/­netezza
Technische Dokumentationwww.exasol.com/­resourcescloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­data-explorer
EntwicklerExasolGoogleMicrosoftIBM
Erscheinungsjahr2000201520192000
Aktuelle Versioncloud service with continuous releases
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziellkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjajanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Server BetriebssystemegehostetgehostetLinux infoIn Appliance inkludiert
DatenschemajaschemafreiFixed schema with schema-less datatypes (dynamic)ja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja infobool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­query/­scalar-data-typesja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinja
Sekundärindizesjaneinall fields are automatically indexedja
SQL infoSupport of SQLjaneinKusto Query Language (KQL), SQL subsetja
APIs und andere Zugriffskonzepte.Net
JDBC
ODBC
WebSocket
gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
OLE DB
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
Lua
Python
R
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte FunktionenneinYes, possible languages: KQL, Python, Rja
Triggersjaneinja infosee docs.microsoft.com/­en-us/­azure/­kusto/­management/­updatepolicynein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infoImplicit feature of the cloud serviceSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesja infoImplicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenja infoHadoop integrationjaSpark connector (open source): github.com/­Azure/­azure-kusto-sparkja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Eventual Consistency
Immediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDAtomic single-row operationsneinACID
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 haltenjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Azure Active Directory AuthenticationBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

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
EXASOLGoogle Cloud BigtableMicrosoft Azure Data ExplorerNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Exasol gets jolt of AI with Espresso suite of capabilities
26. Februar 2024, TechTarget

Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption
14. Mai 2024, insideBIGDATA

Mathias Golombek, Chief Technology Officer of Exasol – Interview Series
21. Mai 2024, Unite.AI

WashTec: Data Analytics for optimizing car wash systems.
27. Mai 2024, all-about-industries.com

It’s Back to the Database Future for Exasol CEO Tewes
26. Oktober 2023, Datanami

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Google Cloud adds graph processing to Spanner, SQL support to Bigtable
1. August 2024, InfoWorld

Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features
1. August 2024, ZDNet

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Cloud expands its database portfolio with new AI capabilities
1. August 2024, TechCrunch

Google Cloud Adds GenAI, Core Enhancements Across Data Platform
1. August 2024, The New Stack

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We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer
31. Mai 2024, azure.microsoft.com

Update records in a Kusto Database (public preview)
20. Februar 2024, azure.microsoft.com

Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints
5. Februar 2024, azure.microsoft.com

Announcing General Availability of Graph Semantics in Kusto
27. Mai 2024, azure.microsoft.com

Migration of Azure Virtual Network injected Azure Data Explorer cluster to Private Endpoints
4. Dezember 2023, azure.microsoft.com

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Unify and share data across Netezza and watsonx.data for new generative AI applications
21. Juni 2024, ibm.com

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime
21. August 2019, AWS Blog

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Copy data from Netezza to Azure with Azure Data Factory
9. September 2019, Microsoft

IBM Completes Acquisition of Netezza
11. November 2010, PR Newswire

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