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DBMS > IBM Db2 warehouse vs. Kinetica vs. ReductStore vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 warehouse vs. Kinetica vs. ReductStore vs. Spark SQL

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameIBM Db2 warehouse infoformerly named IBM dashDB  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenReductStore  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData warehousing service aus der CloudFully vectorized database across both GPUs and CPUsDesigned to manage unstructured time-series data efficiently, providing unique features such as storing time-stamped blobs with labels, customizable data retention policies, and a straightforward FIFO quota system.Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte1,37
Rang#160  Overall
#74  Relational DBMS
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte0,05
Rang#384  Overall
#44  Time Series DBMS
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.ibm.com/­products/­db2/­warehousewww.kinetica.comgithub.com/­reductstore
www.reduct.store
spark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.kinetica.comwww.reduct.store/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerIBMKineticaReductStore LLCApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2014201220232014
Aktuelle Version7.1, August 20211.9, März 20243.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoBusiness Source License 1.1Open Source infoApache 2.0
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, C++C++, RustScala
Server BetriebssystemegehostetLinuxDocker
Linux
macOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein infoImportieren/Exportieren von XML Daten möglichneinnein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
HTTP APIJDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
JavaScript (Node.js)
Python
Rust
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresPL/SQL, SQL PLbenutzerdefinierte Funktionennein
Triggersjaja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangenein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajanein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjaja infoGPU vRAM or System RAMnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebenenein

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
IBM Db2 warehouse infoformerly named IBM dashDBKineticaReductStoreSpark SQL
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The 10 Best Cloud Data Warehouse Solutions to Consider in 2024
22. Oktober 2023, Solutions Review

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11. Juli 2023, ibm.com

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Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

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Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
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Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, 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
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Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
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