DBMS > IBM Db2 warehouse vs. SAP SQL Anywhere vs. Spark SQL vs. Yanza

Vergleich der Systemeigenschaften IBM Db2 warehouse vs. SAP SQL Anywhere vs. Spark SQL vs. Yanza

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Name

Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Data warehousing service aus der Cloud

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten

Time Series DBMS for IoT Applications

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

Punkte	1,30
Rang	#164	Overall
	#75	Relational DBMS

Punkte	4,25
Rang	#79	Overall
	#43	Relational DBMS

Punkte	18,96
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/db2/warehouse

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

spark.apache.org/sql

yanza.com

Technische Dokumentation

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

Entwickler

IBM

SAP

früher Sybase

Apache Software Foundation

Yanza

Erscheinungsjahr

2014

1992

2014

2015

Aktuelle Version

17, Juli 2015

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

kommerziell

free version available

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

but mainly used as a service provided by Yanza

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Scala

Server Betriebssysteme

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
JDBC
ODBC
OLE DB

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC

HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

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

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

Java
Python
R
Scala

jede Sprache, die HTTP-Aufrufe erlaubt

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

PL/SQL, SQL PL

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

nein

Triggers

nein

Timer and event based

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

Database mirroring

keine

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

nein

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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.

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