DBMS > IBM Db2 warehouse vs. Netezza vs. Teradata

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 warehouse vs. Netezza vs. Teradata

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Data warehousing service aus der Cloud

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	1,34
Rang	#166	Overall
	#76	Relational DBMS

Punkte	10,18
Rang	#46	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	47,84
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/db2/warehouse

www.ibm.com/products/netezza

www.teradata.com

Technische Dokumentation

docs.teradata.com

Entwickler

IBM

Teradata

Erscheinungsjahr

2014

2000

1984

Aktuelle Version

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

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.

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

In Appliance inkludiert

gehostet
Linux

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

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

nein

Importieren/Exportieren von XML Daten möglich

Sekundärindizes

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

SQL 2016 + extensions

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
OLE DB

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

Unterstützte Programmiersprachen

Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PL/SQL, SQL PL

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

Hashing

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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

DB-Engines Blog Posts

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2. April 2013, Paul Andlinger

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