DBMS > IBM Db2 vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SpaceTime vs. Splice Machine
Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SpaceTime vs. Splice Machine
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | IBM Db2  formerly named DB2 or IBM Database 2 Xaus Vergleich ausschliessen | Kinetica Xaus Vergleich ausschliessen | Microsoft Azure Data Explorer Xaus Vergleich ausschliessen | SpaceTime Xaus Vergleich ausschliessen | Splice Machine Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | Weit verbreitetes RDBMS im Großrechnerumfeld (z/OS), zwei unterschiedliche Versionen für Großrechner und Windows/Linux | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | Fully managed big data interactive analytics platform | SpaceTime ist ein Spatio-temporal DBMS mit Focus auf Performance. | Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Relational DBMS Seit Version 10.5 Unterstützung für JSON/BSON Dokumente mit Kompatibilität zu MongoDB | Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | Spatial DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Document Store RDF Store in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows)Spatial DBMS with Db2 Spatial Extender | Spatial DBMS Time Series DBMS | Document Store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)Spatial DBMS Suchmaschine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.ibm.com/products/db2 | www.kinetica.com | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.mireo.com/spacetime | splicemachine.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | www.ibm.com/docs/en/db2 | docs.kinetica.com | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | splicemachine.com/how-it-works | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | IBM | Kinetica | Microsoft | Mireo | Splice Machine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 1983 Version für Großrechner | 2012 | 2019 | 2020 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 12.1, Oktober 2016 | 7.1, August 2021 | cloud service with continuous releases | 3.1, March 2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell kostenlose Version verfügbar | kommerziell | kommerziell | kommerziell | Open Source AGPL 3.0, commercial license available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | ja | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C und C++ | C, C++ | C++ | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | AIX HP-UX Linux Solaris Windows z/OS | Linux | gehostet | Linux | Linux OS X Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | ja | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | all fields are automatically indexed | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ja | SQL-like DML and DDL statements | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | A subset of ANSI SQL is implemented | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | ADO.NET JDBC JSON style queries Kompatibel zu MongoDBODBC XQuery | JDBC ODBC RESTful HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | JDBC Native Spark Datasource ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Java Perl PHP Python Ruby Visual Basic | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | C# C++ Python | C# C++ Java JavaScript (Node.js) Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | ja | benutzerdefinierte Funktionen | Yes, possible languages: KQL, Python, R | nein | ja Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | ja | ja triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | ja see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | Sharding nur in Windows/Unix/Linux Version | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | Fixed-grid hypercubes | Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | ja mit Zusatztools (MQ, InfoSphere) | Source-Replica Replikation | ja Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Real-time block device replication (DRBD) | Multi-Source Replikation Source-Replica Replikation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | nein | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | nein | Yes, via Full Spark Integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | ja | ja | nein | nein | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | nein | nein | nein | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | ja GPU vRAM or System RAM | nein | nein | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene | Azure Active Directory Authentication | ja | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IBM Db2 formerly named DB2 or IBM Database 2 | Kinetica | Microsoft Azure Data Explorer | SpaceTime | Splice Machine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | IBM's vintage Db2 database jumps on AWS's cloud bandwagon Performance optimization of full load and ongoing replication tasks from self-managed Db2 to Amazon RDS for Db2 ... IBM Collaborates with AWS to Launch a New Cloud Database Offering, Enabling Customers to Optimize Data ... Precisely says it's smoothing migration of Db2 analytics data to AWS cloud – Blocks and Files How Amazon RDS for IBM Db2 Showcases the Power of Co-Creation bereitgestellt von Google News | Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI bereitgestellt von Google News | Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation bereitgestellt von Google News | Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ... Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine Splice Machine takes on big boys of big data with Hadoop RDBMS bereitgestellt von Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk
