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

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Realm 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 ausschliessenRealm  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 PureSystemsA DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core DataSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreRelational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte9,06
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte7,60
Rang#52  Overall
#9  Document Stores
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.ibm.com/­products/­netezzarealm.iospark.apache.org/­sqltrafodion.apache.org
Technische Dokumentationrealm.io/­docsspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmltrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerIBMRealm, acquired by MongoDB in May 2019Apache Software FoundationApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr2000201420142014
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20232.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen SourceOpen 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.
ImplementierungsspracheScalaC++, Java
Server BetriebssystemeLinux infoIn Appliance inkludiertAndroid
Backend: serverlos
iOS
Windows
Linux
OS X
Windows
Linux
Datenschemajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjajaneinja
SQL infoSupport of SQLjaneinSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
.Net
Java infowith Android only
Objective-C
React Native
Swift
Java
Python
R
Scala
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjanein inforuns within the applications so server-side scripts are unnecessaryneinJava Stored Procedures
Triggersneinja infoChange Listenersneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingkeineyes, utilizing Spark CoreSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica Replikationkeinekeineja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjaneinja 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 Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja infoIn-Memory realmneinnein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptjaneinBenutzer 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 genanntRealmSpark SQLTrafodion
DB-Engines Blog Posts

MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking
2. März 2016, Paul Andlinger

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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

IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick
29. Juni 2020, Datanami

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

bereitgestellt von Google News

MongoDB aims to unify developer experience with launch of MongoDB Cloud
9. Juni 2020, diginomica

Danish CEO explains Silicon Valley learning curve for European entrepreneurs - San Francisco Business Times
6. Oktober 2016, The Business Journals

Is Swift the Future of Server-side Development?
12. September 2017, Solutions Review

Kotlin Programming Language Will Surpass Java On Android Next Year
15. Oktober 2017, Fossbytes

Java Synthetic Methods — What are these? | by Vaibhav Singh
27. Februar 2021, DataDrivenInvestor

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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

Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote
24. Januar 2024, Towards Data Science

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

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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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