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DBMS > Netezza vs. Spark SQL vs. Stardog

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Spark SQL vs. Stardog

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessenStardog  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter DatenEnterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSRelational DBMSGraph DBMS
RDF Store
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte10,18
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte19,15
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Punkte2,05
Rang#129  Overall
#11  Graph DBMS
#6  RDF Stores
Websitewww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sqlwww.stardog.com
Technische Dokumentationspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.htmldocs.stardog.com
EntwicklerIBMApache Software FoundationStardog-Union
Erscheinungsjahr200020142010
Aktuelle Version3.5.0 ( 2.13), September 20237.3.0, Mai 2020
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache 2.0kommerziell info60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaJava
Server BetriebssystemeLinux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Linux
macOS
Windows
Datenschemajajaschema-free and OWL/RDFS-schema support
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinnein infoImportieren/Exportieren von XML Daten möglich
Sekundärindizesjaneinja infosupports real-time indexing in full-text and geospatial
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like DML and DDL statementsYes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
GraphQL query language
HTTP API
Jena RDF API
OWL
RDF4J API
Sesame REST HTTP Protocol
SNARL
SPARQL
Spring Data
Stardog Studio
TinkerPop 3
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
.Net
Clojure
Groovy
Java
JavaScript
Python
Ruby
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinuser defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java
Triggersneinneinja infovia event handlers
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingyes, utilizing Spark Corekeine
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationkeineMulti-Source Replikation in HA-Cluster
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjanein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency in HA-Cluster
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja infoBeziehungen in Graphen
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptneinZugriffsrechte für Benutzer und Rollen

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
Netezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQLStardog
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

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



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