DBMS > Netezza vs. Realm vs. Spark SQL vs. ToroDB

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Realm vs. Spark SQL vs. ToroDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

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

Kurzbeschreibung

Data Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystems

A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data

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

A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

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

Punkte	8,59
Rang	#45	Overall
	#29	Relational DBMS

Punkte	7,41
Rang	#52	Overall
	#8	Document Stores

Punkte	18,04
Rang	#33	Overall
	#20	Relational DBMS

Website

www.ibm.com/products/netezza

realm.io

spark.apache.org/sql

github.com/torodb/server

Technische Dokumentation

realm.io/docs

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

Entwickler

IBM

Realm, acquired by MongoDB in May 2019

Apache Software Foundation

8Kdata

Erscheinungsjahr

2000

2014

2016

Aktuelle Version

3.5.0 ( 2.13), September 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL-V3

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

Scala

Java

Server Betriebssysteme

Linux

In Appliance inkludiert

Android
Backend: serverlos
iOS
Windows

Linux
OS X
Windows

Alle Betriebssysteme mit einer Java 7 VM

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, boolean, date, object_id

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R

.Net
Java

with Android only
Objective-C
React Native
Swift

Java
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

runs within the applications so server-side scripts are unnecessary

nein

Triggers

nein

Change Listeners

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

yes, utilizing Spark Core

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

Source-Replica Replikation

keine

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
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

In-Memory realm

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

nein

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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Weitere Ressourcen

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2. März 2016, Paul Andlinger

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