DBMS > Adabas vs. AllegroGraph vs. Newts vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. AllegroGraph vs. Newts vs. VoltDB

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Name

Kurzbeschreibung

OLTP - DBMS für Großrechner und Linux/Unix/Windows Umgebungen

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

Hoch performanter, persistenter RDF Store mit Erweiterungen für Graph DBMS

Time Series DBMS basierend auf Cassandra

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Document Store

with version 6.5
Graph DBMS
RDF Store
Vektor DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	2,64
Rang	#104	Overall
	#1	Multivalue DBMS

Punkte	0,84
Rang	#204	Overall
	#35	Document Stores
	#18	Graph DBMS
	#7	RDF Stores
	#10	Vektor DBMS

Punkte	0,00
Rang	#385	Overall
	#40	Time Series DBMS

Punkte	1,38
Rang	#156	Overall
	#72	Relational DBMS

Website

www.softwareag.com/en_corporate/platform/adabas-natural.html

allegrograph.com

opennms.github.io/newts

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

franz.com/agraph/support/documentation/current/agraph-introduction.html

github.com/OpenNMS/newts/wiki

docs.voltdb.com

Entwickler

Software AG

Franz Inc.

OpenNMS Group

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

1971

2004

2014

2010

Aktuelle Version

8.0, Dezember 2023

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Limitierte Community Edition gratis

Open Source

Apache 2.0

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Java, C++

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

Linux
OS X
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

RDF schemas

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Bulk load from XML files möglich

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

SPARQL is used as query language

nein

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

RESTful HTTP API
SPARQL

HTTP REST
Java API

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

C#
Clojure
Java
Lisp
Perl
Python
Ruby
Scala

Java

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

JavaScript or Common Lisp

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

ja, mit Zusatzprodukten wie Adabas Cluster Services, Adabas Parallel Services, Adabas Vista

mittels Federation

Sharding

basierend auf Cassandra

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf Cassandra

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration

Eventual Consistency

basierend auf Cassandra
Immediate Consistency

basierend auf Cassandra

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nur mittels betriebssystem-spezifischen Werkzeugen (z.B. IBM RACF, CA Top Secret)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept und Benutzerrollen

nein

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Neuigkeiten

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Next-Generation Cybersecurity: Integrating Knowledge Graphs and Neuro-Symbolic AI with STIX and TAXII
10. September 2024

Pruning Cycles in UMLS Metathesaurus: A Neuro Symbolic AI Approach
9. September 2024

Podcast – Gartner AI Hype Cycle – Knowledge Graphs and Neuro-Symbolic AI
24. August 2024

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Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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18. Dezember 2023, Financial Times

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17. April 2018, Solutions Review

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