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DBMS > Netezza vs. Rockset vs. Sphinx vs. Splice Machine vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Rockset vs. Sphinx vs. Splice Machine vs. TimescaleDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenRockset  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessenTimescaleDB  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsA scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDBOpen Source Suchmaschine zum Suchen in Daten aus verschiedenen Quellen, u.a. relationalen DatenbankenOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and SparkA time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSDocument StoreSuchmaschineRelational DBMSTime Series DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleRelational DBMS
Suchmaschine
Relational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte8,59
Rang#45  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte0,82
Rang#212  Overall
#36  Document Stores
Punkte5,95
Rang#55  Overall
#5  Suchmaschinen
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Punkte4,46
Rang#71  Overall
#5  Time Series DBMS
Websitewww.ibm.com/­products/­netezzarockset.comsphinxsearch.comsplicemachine.comwww.timescale.com
Technische Dokumentationdocs.rockset.comsphinxsearch.com/­docssplicemachine.com/­how-it-worksdocs.timescale.com
EntwicklerIBMRocksetSphinx Technologies Inc.Splice MachineTimescale
Erscheinungsjahr20002019200120142017
Aktuelle Version3.5.1, Februar 20233.1, March 20212.15.0, Mai 2024
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license availableOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC++C++JavaC
Server BetriebssystemeLinux infoIn Appliance inkludiertgehostetFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Windows
Datenschemajaschemafreijajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejadynamic typingneinjaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTnein infoingestion from XML files supportedja
Sekundärindizesjaall fields are automatically indexedja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernjaja
SQL infoSupport of SQLjaRead-only SQL queries, including JOINsSQL-like query language (SphinxQL)jaja infofull PostgreSQL SQL syntax
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
OLE DB
HTTP RESTProprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
.Net
C
C++
Delphi
Java infoJDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinneinja infoJavabenutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell
Triggersneinneinneinjaja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingAutomatic shardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioningyes, across time and space (hash partitioning) attributes
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationjakeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
Source-Replica Replikation info
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaneinneinYes, via Full Spark Integrationnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemEventual ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)ja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.jaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptAccess rights for users and organizations can be defined via Rockset consoleneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standardBenutzer 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 genanntRocksetSphinxSplice MachineTimescaleDB
DB-Engines Blog Posts

The DB-Engines ranking includes now search engines
4. Februar 2013, Paul Andlinger

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Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data
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29. Januar 2019, TechCrunch

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