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DBMS > Google BigQuery vs. IBM Db2 Event Store vs. Netezza vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. IBM Db2 Event Store vs. Netezza vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service with append-only tablesDistributed Event Store optimized for Internet of Things use casesData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSEvent Store
Time Series DBMS
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte52,67
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte0,18
Rang#315  Overall
#2  Event Stores
#26  Time Series DBMS
Punkte7,56
Rang#48  Overall
#31  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#244  Overall
#114  Relational DBMS
Websitecloud.google.com/­bigquerywww.ibm.com/­products/­db2-event-storewww.ibm.com/­products/­netezzasplicemachine.com
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docswww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storesplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerGoogleIBMIBMSplice Machine
Erscheinungsjahr2010201720002014
Aktuelle Version2.03.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infofree developer edition availablekommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC und C++Java
Server BetriebssystemegehostetLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer additionLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinneinjaja
SQL infoSupport of SQLjaja infothrough the embedded Spark runtimejaja
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C
C#
C++
Cobol
Delphi
Fortran
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Visual Basic
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptjajaja infoJava
Triggersneinneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenActive-active shard replicationSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinneinjaYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyEventual ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenjaNo - written data is immutablejayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjaYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storagejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjaja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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
Google BigQueryIBM Db2 Event StoreNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023
2. Januar 2024, Matthias Gelbmann, Paul Andlinger

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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22. Dezember 2021, CIO

Google Cloud partners Coinbase to accept crypto payments
11. Oktober 2022, Ledger Insights

Hightouch Announces $38M in Funding and Launches New Customer 360 Toolkit
20. Juli 2023, Datanami

Hightouch Raises $38M in Funding
19. Juli 2023, FinSMEs

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Mudhakar Srivatsa
11. Dezember 2023, IBM Research

Best cloud databases of 2022
4. Oktober 2022, ITPro

IBM Confronts AI Resistance
23. Oktober 2019, RTInsights

Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM
19. September 2019, Express Computer

How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’
3. Juni 2019, Datanami

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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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Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency
26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine Learning
19. Januar 2021, PR Newswire

Monte Zweben's Splice Machine Introduces New Hadoop RDBMS
24. Juni 2014, Forbes

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

Hadoop is not a static data repository, says Splice Machine CEO | #BigDataSV
12. Februar 2014, SiliconANGLE News

bereitgestellt von Google News



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