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DBMS > Netezza vs. Quasardb vs. Spark SQL vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Quasardb vs. Spark SQL vs. Trafodion

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenQuasardb  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsDistributed, high-performance timeseries databaseSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSTime Series DBMSRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte10,18
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte0,19
Rang#327  Overall
#30  Time Series DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.ibm.com/­products/­netezzaquasar.aispark.apache.org/­sqltrafodion.apache.org
Technische Dokumentationdoc.quasar.ai/­masterspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerIBMquasardbApache Software FoundationApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2000200920142014
Aktuelle Version3.14.1, Jänner 20243.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open Sourcekommerziellkommerziell infoFree community edition, Non-profit organizations and non-commercial usage are eligible for free licensesOpen Source infoApache 2.0Open Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++ScalaC++, Java
Server BetriebssystemeLinux infoIn Appliance inkludiertBSD
Linux
OS X
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaja infointeger and binaryjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaja infomittels Tagsneinja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query languageSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
OLE DB
HTTP APIJDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
.Net
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PHP
Python
R
Java
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored ProceduresjaneinneinJava Stored Procedures
Triggersneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoconsistent hashingyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationSource-Replica Replikation mit wählbarem Replikationsfaktorkeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjawith Hadoop integrationja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infomittels LevelDBjaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoTransient modeneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptCryptographically strong user authentication and audit trailneinBenutzer 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
Netezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntQuasardbSpark SQLTrafodion
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS
11. Juli 2023, IBM

AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off
1. August 2023, The Register

Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services
27. Mai 2020, AWS Blog

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

Tackling AI's data challenges with IBM databases on AWS
14. März 2024, IBM

bereitgestellt von Google News

Quasar Partners with PTC to Empower IoT Customers with High-Performance Data Solutions
11. September 2023, Datanami

Record quasar is most luminous object in the universe
20. Februar 2024, EarthSky

Quasar Selected by National Renewable Energy Laboratory to Help with Energy System De-risking and Optimization
6. Juni 2023, PR Newswire

QUASAR yacht (Bilgin, 46.8m, 2016)
3. Juli 2023, Boat International

Gravitational lensing method reveals accurate mass of a galaxy hosting a quasar
6. Juni 2023, Open Access Government

bereitgestellt von Google News

Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services
24. Januar 2024, 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
1. April 2024, Simplilearn

1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk
23. Dezember 2023, Towards Data Science

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

bereitgestellt von Google News

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

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

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

bereitgestellt von Google News



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