DB-EnginesExtremeDB: mitigate connectivity issues in a DBMSEnglish
Deutsch
Informationen zu relationalen und NoSQL DatenbankmanagementsystemenEin Service von solid IT

DBMS > eXtremeDB vs. Netezza vs. Spark SQL

Vergleich der Systemeigenschaften eXtremeDB vs. Netezza vs. Spark SQL

Bitte wählen Sie ein weiteres System aus, um es in den Vergleich aufzunehmen.

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameeXtremeDB  Xaus Vergleich ausschliessenNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSpark SQL  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungNatively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clusteringData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsSpark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten
Primäres DatenbankmodellRelational DBMS
Time Series DBMS
Relational DBMSRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,74
Rang#223  Overall
#103  Relational DBMS
#18  Time Series DBMS
Punkte9,06
Rang#46  Overall
#29  Relational DBMS
Punkte18,96
Rang#33  Overall
#20  Relational DBMS
Websitewww.mcobject.comwww.ibm.com/­products/­netezzaspark.apache.org/­sql
Technische Dokumentationwww.mcobject.com/­docs/­extremedb.htmspark.apache.org/­docs/­latest/­sql-programming-guide.html
EntwicklerMcObjectIBMApache Software Foundation
Erscheinungsjahr200120002014
Aktuelle Version8.2, 20213.5.0 ( 2.13), September 2023
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellkommerziellOpen Source infoApache 2.0
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.
ImplementierungsspracheC und C++Scala
Server BetriebssystemeAIX
HP-UX
Linux
macOS
Solaris
Windows
Linux infoIn Appliance inkludiertLinux
OS X
Windows
Datenschemajajaja
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, XSLTnein infosupport of XML interfaces availablenein
Sekundärindizesjajanein
SQL infoSupport of SQLja infowith the option: eXtremeSQLjaSQL-like DML and DDL statements
APIs und andere Zugriffskonzepte.NET Client API
JDBC
JNI
ODBC
Proprietäres Protokoll
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
OLE DB
JDBC
ODBC
Unterstützte Programmiersprachen.Net
C
C#
C++
Java
Lua
Python
Scala
C
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
Java
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjajanein
Triggersja infoby defining eventsneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenhorizontale Partitionierung / shardingShardingyes, utilizing Spark Core
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenActive Replication Fabric™ for IoT
Multi-Source Replikation infoby means of eXtremeDB Cluster option
Source-Replica Replikation infoby means of eXtremeDB High Availability option
Source-Replica Replikationkeine
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinja
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätjaneinnein
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDACIDnein
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenja infoOptimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies availablejaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenjanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem Berechtigungskonzeptnein
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
eXtremeDBNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQL
Specific characteristicseXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small...
» mehr
Competitive advantageseXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL...
» mehr
Typical application scenariosIoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,...
» mehr
Key customersSchneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,...
» mehr
Market metricsWith hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product...
» mehr
Licensing and pricing modelsFor server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number...
» mehr

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
eXtremeDBNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSpark SQL
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

eXtremeDB 8.4 Unveils Exciting New Features and Enhancements
13. Mai 2024, EE Journal

Latest embedded DBMS supports asymmetric multiprocessing systems
24. Mai 2023, Embedded

McObject Announces the Release of eXtremeDB/rt 1.2
23. Mai 2023, Embedded Computing Design

The Data in Hard Real-time SCADA Systems Lets Companies Do More with Less
11. August 2023, Automation.com

McObject & IBM Set New Records for Speed & Stability in STAC-M3 Benchmark for Capital Markets
3. November 2015, Yahoo Lifestyle UK

bereitgestellt von Google News

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

Netezza Performance Server
12. August 2020, IBM

bereitgestellt von Google News

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

bereitgestellt von Google News



Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk

Featured Products

Milvus logo

Vector database designed for GenAI, fully equipped for enterprise implementation.
Try Managed Milvus for Free

RaimaDB logo

RaimaDB, embedded database for mission-critical applications. When performance, footprint and reliability matters.
Try RaimaDB for free.

SingleStore logo

Build AI apps with Vectors on SQL and JSON with milliseconds response times.
Try it today.

Datastax Astra logo

Bring all your data to Generative AI applications with vector search enabled by the most scalable
vector database available.
Try for Free

Neo4j logo

See for yourself how a graph database can make your life easier.
Use Neo4j online for free.

Präsentieren Sie hier Ihr Produkt