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DBMS > Netezza vs. Sphinx vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Netezza vs. Sphinx vs. Splice Machine

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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
Punkte18,12
Rang#34  Overall
#21  Relational DBMS
Punkte6,35
Rang#59  Overall
#7  Suchmaschinen
Punkte0,91
Rang#179  Overall
#90  Relational DBMS
Websitewww.ibm.com/­products/­netezzasphinxsearch.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationsphinxsearch.com/­docsdoc.splicemachine.com
EntwicklerIBMSphinx Technologies Inc.Splice Machine
Erscheinungsjahr200020012014
Aktuelle Version3.2.1, Jaenner 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
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How To Get Real-Time Analytics By Consolidating Databases
21. Mai 2020

How to Cut Costs and Digitally Transform
1. Mai 2020

How To Migrate A Legacy SQL Application To The Cloud With AI
10. März 2020

Building Production-Ready Machine Learning Models
4. März 2020

Considerations of Moving Applications Off the Mainframe
22. Januar 2020

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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4. September 2020, Search Engine Journal

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29. September 2020, eWeek

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2. März 2020, InfoQ.com

Splice Machine Announces 3.0 Version of its Intelligent, Distributed SQL Data Platform, Available in Q1 2020
15. Januar 2020, PRNewswire

Splice Machine Leans on Kubernetes to Manage DBs
3. August 2020, Container Journal

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