DBMS > H2 vs. H2GIS vs. Netezza vs. NSDb vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften H2 vs. H2GIS vs. Netezza vs. NSDb vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server.

Spatial extension of H2

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Relational DBMS

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

Punkte	8,33
Rang	#46	Overall
	#30	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#368	Overall
	#7	Spatial DBMS

Punkte	8,59
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	0,08
Rang	#369	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	0,54
Rang	#252	Overall
	#115	Relational DBMS

Website

www.h2database.com

www.h2gis.org

www.ibm.com/products/netezza

nsdb.io

splicemachine.com

Technische Dokumentation

www.h2database.com/html/main.html

www.h2gis.org/docs/home

nsdb.io/Architecture

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Thomas Mueller

CNRS

IBM

Splice Machine

Erscheinungsjahr

2005

2013

2000

2017

2014

Aktuelle Version

2.2.220, Juli 2023

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license)

Open Source

LGPL 3.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

Java

Java, Scala

Java

Server Betriebssysteme

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux

In Appliance inkludiert

Linux
macOS

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

yes: int, bigint, decimal, string

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

SQL-like query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
OLE DB

gRPC
HTTP REST
WebSocket

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Java

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

Java
Scala

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Java Stored Procedures and User-Defined Functions

basierend auf H2

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database

basierend auf H2

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Using Apache Lucene

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

basierend auf H2

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Access 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

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

Weitere Ressourcen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC
31. Mai 2024, Data Center Knowledge

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

How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime | Amazon Web Services
21. August 2019, AWS Blog

Netezza Performance Server
12. August 2020, IBM

bereitgestellt von Google News

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

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

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Big Data News: Splice Machine, Carpathia, Altiscale, DataGravity
11. Februar 2014, Data Center Knowledge

Hadoop-based RDBMS Now Available from Splice
12. Mai 2014, Datanami

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