DBMS > Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Netezza vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Netezza vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

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

Punkte	22,71
Rang	#30	Overall
	#18	Relational DBMS

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

Website

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.ibm.com/products/netezza

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Microsoft

IBM

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

2016

2000

2014

Aktuelle Version

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

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.

Implementierungssprache

C++

C++, Java

Server Betriebssysteme

gehostet

Linux

In Appliance inkludiert

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

APIs und andere Zugriffskonzepte

ADO.NET
JDBC
ODBC

JDBC
ODBC
OLE DB

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C#
Java
PHP

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Transact SQL

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

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

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

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

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Weitere Ressourcen

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22. März 2024, Microsoft

Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform
24. September 2023, DataScientest

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11. Juli 2023, ibm.com

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1. August 2023, The Register

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27. Mai 2020, AWS Blog

U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza
22. März 2023, Business Wire

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29. Juni 2020, Datanami

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Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

An Open Source Tour de Force at Apache: Big Data 2016
11. Mai 2016, Datanami

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

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