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Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Sphinx vs. Splice Machine

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

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameNetezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genannt  Xaus Vergleich ausschliessenSphinx  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungData Warehouse und Analytic Appliance integriert in IBM PureSystemsOpen 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 Spark
Primäres DatenbankmodellRelational DBMSSuchmaschineRelational DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte18,67
Rang#35  Overall
#22  Relational DBMS
Punkte6,91
Rang#56  Overall
#6  Suchmaschinen
Punkte0,71
Rang#201  Overall
#101  Relational DBMS
Websitewww.ibm.com/­products/­netezzasphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationsphinxsearch.com/­docsdoc.splicemachine.com
EntwicklerIBMSphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr200020012014
Aktuelle Version3.3.1 , Juli 20202.0
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoGPL Version 2, kommerzielle Lizenz erhältlichOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
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++Java
Server BetriebssystemeLinux infoIn Appliance inkludiertFreeBSD
Linux
NetBSD
OS X
Solaris
Windows
Linux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
Sekundärindizesjaja infoFull-Text Index auf allen Suchfeldernja
SQL infoSupport of SQLjaSQL-like query language (SphinxQL)ja
APIs und andere ZugriffskonzepteJDBC
ODBC
OLE DB
Proprietäres ProtokollJDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenC
C++
Fortran
Java
Lua
Perl
Python
R
C++ infoinoffizielle Client Library
Java
Perl infoinoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby infoinoffizielle Client Library
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresjaneinja infoJava
Triggersneinneinja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen KnotenShardingSharding infoAufteilung der Daten erfolgt manuell, Suchabfragen auf verteilten Index werden unterstützt.Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren KnotenSource-Replica ReplikationkeineMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenjaneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaja infoDer Originalinhalt von Feldern wird nicht im Sphinx-Index gespeichert.ja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleBenutzer mit feingranularem BerechtigungskonzeptneinAccess rights for users, groups and roles according to SQL-standard
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller
Netezza infoWird von IBM auch PureData System für Analytics genanntSphinxSplice Machine
Specific characteristicsTHE ONLY SCALE-OUT SQL RDBMS WITH BUILT-IN MACHINE LEARNING For data-rich, real-time...
» mehr
Competitive advantagesOperational Workloads: Full ACID support with high performance at scale Multi-row...
» mehr
Typical application scenariosNew AI/ML and IoT Applications Data Warehouse Offloads Application Modernization...
» mehr
Licensing and pricing modelsKubernetes Community Edition: https://hub.helm.sh/charts/splicemachine/splice-helm...
» mehr
Neuigkeiten

Feature Stores Need an HTAP Database
4. März 2021

What Is a Feature Store?
26. Februar 2021

Why We Started a Podcast
25. Februar 2021

Machine Learning Isn’t Models, It’s Features
12. Februar 2021

Go Hands-On with Splice Machine’s Feature Store
12. Februar 2021

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 genanntSphinxSplice Machine
DB-Engines Blog Posts

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

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Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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

Netezza’s Not Dead: It’s Just Ascended
25. Juni 2020, Computer Business Review

Veteran IT Industry leader, Shigeru Harasawa, joins Sales Acceleration company, Vymo, as Japan President
9. Februar 2021, PR Newswire UK

Accelerated Databases In The Fast Lane
25. Juni 2020, The Next Platform

CitiusTech's FAST+ Solution Now Utilizes IBM Cloud Paks to Help Increase Healthcare Interoperability
16. Februar 2021, Business Wire

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How to Build 600+ Links in One Month
4. September 2020, Search Engine Journal

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17. Juni 2019, H2S Media

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6. Mai 2018, SitePoint

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27. Januar 2021, YourStory

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29. Oktober 2019, Internet

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Article: How Optimizing MLOps can Revolutionize Enterprise AI
6. März 2021, InfoQ.com

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine Learning
19. Januar 2021, PRNewswire

How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works | eWEEK
29. September 2020, eWeek

Splice Machine Announces Splice Machine Kubernetes Ops Center
28. Juli 2020, Container Journal

Splice Machine Announces Livewire, the Operational AI Platform Designed for Industrial Use Cases
4. November 2020, PRNewswire

bereitgestellt von Google News

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ETL Informatica Developer
First Soft Solutions [ Direct], Nashville, TN

QA Test Analyst
Altice, Bethpage, NY

ETL Developer - Netezza
Oasys International Corporation, Washington, DC

ETL Tester
First Soft Solutions [ Direct], Horsham, PA

Data Engineer
Adobe, Lehi, UT

Senior Web and Mobile Architect
Associated Press, New York, NY

Sr. Software Engineer - Technical Documentation Tools
Twitter, San Francisco, CA

Hadoop Developer / Admin Jr
Unisoft Technology Inc., Germantown, MD

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