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DBMS > IBM Db2 warehouse vs. Kinetica vs. Riak KV vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 warehouse vs. Kinetica vs. Riak KV 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 ausschliessenRiak KV  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData warehousing service aus der CloudFully vectorized database across both GPUs and CPUsVerteilter, fehlertoleranter Key-Value StoreSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSKey-Value Store infomit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von SekundärindizesRelational 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
Punkte4,01
Rang#79  Overall
#9  Key-Value Stores
Punkte18,04
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.ibm.com/­products/­db2/­warehousewww.kinetica.comspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationdocs.kinetica.comwww.tiot.jp/­riak-docs/­riak/­kv/­latestspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerIBMKineticaOpenSource, formerly Basho TechnologiesApache Software Foundation
Erscheinungsjahr2014201220092014
Aktuelle Version7.1, August 20213.2.0, Dezember 20223.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache Version 2, kommerzielle Enterprise EditionOpen 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++ErlangScala
Server BetriebssystemegehostetLinuxLinux
OS X
Linux
OS X
Windows
Datenschemajajaschemafreija
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaneinja
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 möglichneinneinnein
Sekundärindizesjajaeingeschränktnein
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsneinSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
HTTP API
Native Erlang Interface
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenJava
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C infoinoffizielle Client Library
C#
C++ infoinoffizielle Client Library
Clojure infoinoffizielle Client Library
Dart infoinoffizielle Client Library
Erlang
Go infoinoffizielle Client Library
Groovy infoinoffizielle Client Library
Haskell infoinoffizielle Client Library
Java
JavaScript infoinoffizielle Client Library
Lisp infoinoffizielle Client Library
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala infoinoffizielle Client Library
Smalltalk infoinoffizielle Client Library
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresPL/SQL, SQL PLbenutzerdefinierte FunktionenErlangnein
Triggersjaja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja infoPre-Commit Hooks und Post-Commit Hooksnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingShardingSharding infokein "single point of failure"yes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenjaSource-Replica Replikationfrei wählbarer Replikationsfaktorkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationEventual Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjajanein infoes können Links zwischen Datensätzen gespeichert werdennein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinnein
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 haltenjaja infoGPU vRAM or System RAMnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebeneyes, using Riak Securitynein

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

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Weitere Ressourcen
IBM Db2 warehouse infoformerly named IBM dashDBKineticaRiak KVSpark SQL
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22. September 2023, InformationWeek

A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing
26. August 2018, InfoQ.com

Riak NoSQL snapped up by Bet365
12. September 2017, ComputerWeekly.com

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5. Mai 2014, Datanami

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15. September 2014, Data Center Knowledge

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18. Oktober 2023, AWS Blog

What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop
3. April 2024, InfoWorld

Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming
1. Juni 2024, Towards Data Science

Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024
1. April 2024, Simplilearn

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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