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DBMS > IBM Db2 Event Store vs. Netezza vs. Spark SQL vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 Event Store vs. Netezza vs. Spark SQL vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameIBM Db2 Event Store  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenSTSdb  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungDistributed Event Store optimized for Internet of Things use casesData 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 DatenbankmodellEvent Store
Time Series DBMS
Relational DBMSRelational DBMSKey-Value Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,23
Rang#316  Overall
#2  Event Stores
#28  Time Series 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
Websitewww.ibm.com/­products/­db2-event-storewww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sqlgithub.com/­STSSoft/­STSdb4
Technische Dokumentationwww.ibm.com/­docs/­en/­db2-event-storespark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerIBMIBMApache Software FoundationSTS Soft SC
Erscheinungsjahr2017200020142011
Aktuelle Version2.03.5.0 ( 2.13), September 20234.0.8, September 2015
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziell infofree developer edition availablekommerziellOpen Source infoApache 2.0Open Source infoGPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC und C++ScalaC#
Server BetriebssystemeLinux infoLinux, macOS, Windows for the developer additionLinux 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 SQLja infothrough the embedded Spark runtimejaSQL-like DML and DDL statementsnein
APIs und andere ZugriffskonzepteADO.NET
DB2 Connect
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
.NET Client API
Unterstützte ProgrammiersprachenC
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
Java
Python
R
Scala
C#
Java
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjajaneinnein
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenActive-active shard replicationSource-Replica Replikationkeinekeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten DatenmanipulationenNo - written data is immutablejajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenYes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storagejajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardBenutzer 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

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

Weitere Ressourcen
IBM Db2 Event StoreNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQLSTSdb
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31. Mai 2018, Data Center Knowledge

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3. Juni 2019, Datanami

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11. Juli 2023, ibm.com

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

Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark
11. April 2024, Yahoo Movies Canada

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

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