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Vergleich der Systemeigenschaften Google BigQuery vs. Netezza vs. Spark SQL vs. STSdb

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGoogle BigQuery  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungLarge scale data warehouse service with append-only tablesData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenKey-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode infoOptimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte61,90
Rang#19  Overall
#13  Relational DBMS
Punkte10,18
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte0,06
Rang#365  Overall
#55  Key-Value Stores
Websitecloud.google.com/­bigquerywww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sqlgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationcloud.google.com/­bigquery/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerGoogleIBMApache Software FoundationSTS Soft SC
Erscheinungsjahr2010200020142011
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20234.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
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.
ImplementierungsspracheScalaC#
Server BetriebssystemegehostetLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Windows
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja infoPrimitive Typen und benutzerdefinierte Klassen
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein
Sekundärindizesneinjaneinnein
SQL infoSupport of SQLjajaSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteRESTful HTTP/JSON APIJDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
.NET Client API
Unterstützte Programmiersprachen.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresbenutzerdefinierte Funktionen infoin JavaScriptjaneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenkeineShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationennein infoWeil zur Abfrage von Daten gedachtACIDneinnein
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 haltenneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleZugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene infoGoogle Cloud Identity & Access Management (IAM)Benutzer 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
DrittanbieterCData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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

Weitere Ressourcen
Google BigQueryNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQLSTSdb
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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Winning the 2020 Google Cloud Technology Partner of the Year – Infrastructure Modernization Award
20. Juli 2021, CIO

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

Google’s Logica language addresses SQL’s flaws
15. April 2021, InfoWorld

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

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

bereitgestellt von Google News

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
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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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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