DBMS > Firebolt vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Netezza

Vergleich der Systemeigenschaften Firebolt vs. Microsoft Azure SQL Database vs. Netezza

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Highly scalable cloud data warehouse and analytics product

Forked from Clickhouse

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

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS

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

Punkte	1,49
Rang	#148	Overall
	#68	Relational DBMS

Punkte	72,95
Rang	#16	Overall
	#11	Relational DBMS

Punkte	7,56
Rang	#48	Overall
	#31	Relational DBMS

Website

www.firebolt.io

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

www.ibm.com/products/netezza

Technische Dokumentation

docs.firebolt.io

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

Entwickler

Firebolt Analytics Inc.

Microsoft

IBM

Erscheinungsjahr

2020

2010

2000

Aktuelle Version

V12

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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++

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

In Appliance inkludiert

Datenschema

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

.Net
ODBC
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

Go
JavaScript (Node.js)
Python

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

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Transact SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

abhängig von Storage layer

ja, immer mindestens 3 Replikas vorhanden

Source-Replica Replikation

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

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4. Januar 2021, Paul Andlinger, Matthias Gelbmann

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The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years
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