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Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. Google BigQuery vs. Informix vs. Ingres vs. Spark SQL

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameFatDB  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenInformix  Xaus Vergleich ausschliessenIngres  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.
KurzbeschreibungEin .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.Large scale data warehouse service with append-only tablesA secure embeddable database from IBM, positioned besides IBM Db2 as a relatively low-cost product optimized for OLTP and Internet of Things dataBewährtes RDBMSSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellDocument Store
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMS infoSeit Version 12.10 JSON/BSON Datentype mit Kompatibilität zu MongoDBRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleDocument Store
Spatial DBMS
Time Series DBMS infowith Informix TimeSeries Extension
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte60,38
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte17,87
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte4,11
Rang#81  Overall
#44  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­bigquerywww.ibm.com/­products/­informixwww.actian.com/­databases/­ingresspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docsinformix.hcldoc.com
www.ibm.com/­support/­knowledgecenter/­SSGU8G/­welcomeIfxServers.html
docs.actian.com/­ingresspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerFatCloudGoogleIBM, HCL Technologies infoEffective May 1st, 2017, HCL took on development, technical support, and product management teams, and works jointly with IBM on product strategy, marketing, and sales.Actian CorporationApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2012201019841974 infoUrsprünglich bereits in den 1970 Jahren2014
Aktuelle Version14.10.FC5, November 202011.2, Mai 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziellkommerziell infokostenlose Developer Edition verfügbarkommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC#C,C++ und JavaCScala
Server BetriebssystemeWindowsgehostetAIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows
AIX
HP Open VMS
HP-UX
Linux
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemaschemafreijajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja infoSeit Version 12.10 Unterstützung für native JSON/BSON Datentypenjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoaber Import/Export aus/von XML-files möglichnein
Sekundärindizesjaneinjajanein
SQL infoSupport of SQLnein infoÃœber Integration mit SQL ServerjajajaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings
RESTful HTTP/JSON APIJDBC
JSON API infoKompatibel zu MongoDB
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
RESTful HTTP API
.NET Client API
JDBC
ODBC
Proprietäres Protokoll (OpenAPI)
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC#.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
.Net
C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
Ruby
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresja infoÃœber Applikationenbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptjajanein
Triggersja infoÃœber Applikationenneinjajanein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineShardinghorizontale Partitionierung infoIngres Star zum gleichzeitigen Zugriff auf mehrere Datenbankenyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenfrei wählbarer ReplikationsfaktorMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Ingres Replicatorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Immediate Consistency
Immediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjajanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationenneinnein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja infoMVCCja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenein infoSecurity Layer kann über Applikationen implementiert werdenZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Users with fine-grained authentication, authorization, and auditing controlsBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standardnein

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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen
FatDBGoogle BigQueryInformixIngresSpark SQL
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Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year
3. Januar 2023, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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

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