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Vergleich der Systemeigenschaften EsgynDB vs. Netezza vs. RRDtool vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameEsgynDB  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenRRDtool  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungEnterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache TrafodionData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsIndustry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. infoThe data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,23
Rang#319  Overall
#141  Relational DBMS
Punkte10,18
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte2,14
Rang#124  Overall
#10  Time Series DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.esgyn.cnwww.ibm.com/­products/­netezzaoss.oetiker.ch/­rrdtoolspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationoss.oetiker.ch/­rrdtool/­docspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerEsgynIBMTobias OetikerApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2015200019992014
Aktuelle Version1.8.0, 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoGPL V2 and FLOSSOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++, JavaC infoImplementations in Java (e.g. RRD4J) and C# availableScala
Server BetriebssystemeLinuxLinux infoIn Appliance inkludiertHP-UX
Linux
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaNumeric data onlyja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoExporting into and restoring from XML files possiblenein
Sekundärindizesjajaneinnein
SQL infoSupport of SQLjajaneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
JDBC
ODBC
JDBC
ODBC
OLE DB
In-process Library
Pipes
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenAll languages supporting JDBC/ODBC/ADO.NetC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
C infowith librrd library
C# infowith a different implementation of RRDTool
Java infowith a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js) infowith a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP infowith a wrapper library
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresJava Stored Proceduresjaneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingkeineyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenMulti-source replication between multi datacentersSource-Replica Replikationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistencykeine
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja infoby using the rrdcached daemonja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptneinnein

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
EsgynDBNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntRRDtoolSpark SQL
DB-Engines Blog Posts

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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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

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

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

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SQLi vulnerability in Cacti could lead to RCE (CVE-2023-51448)
9. Januar 2024, Help Net Security

Critical IP spoofing bug patched in Cacti
15. Dezember 2022, The Daily Swig

Cacti: Using Graphs to Monitor Networks and Devices
16. März 2011, Packt Hub

How to install Cacti SNMP Monitor on Ubuntu
24. November 2017, TechRepublic

Installation Guide for Collectd and Collectd-Web to Monitor Server Resources in Linux
29. November 2017, Linux.com

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Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, AWS Blog

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

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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

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