DBMS > Adabas vs. Apache Doris vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. SpatiaLite

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Apache Doris vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. SpatiaLite

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Spatial extension of SQLite

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Spatial DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

Punkte	3,17
Rang	#94	Overall
	#1	Multivalue DBMS

Punkte	0,57
Rang	#244	Overall
	#113	Relational DBMS

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	61,17
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	1,60
Rang	#149	Overall
	#3	Spatial DBMS

Website

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

doris.apache.org
github.com/apache/doris

cloud.google.com/bigtable

hive.apache.org

www.gaia-gis.it/fossil/libspatialite/index

Technische Dokumentation

github.com/apache/doris/wiki

cloud.google.com/bigtable/docs

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

www.gaia-gis.it/gaia-sins/spatialite_topics.html

Entwickler

Software AG

Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu

Google

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Alessandro Furieri

Erscheinungsjahr

1971

2017

2015

2012

2008

Aktuelle Version

1.2.2, Februar 2023

3.1.3, April 2022

5.0.0, August 2020

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

MPL 1.1, GPL v2.0 or LGPL v2.1

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.

Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

Linux

gehostet

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

serverlos

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

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

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

nein

SQL-like DML and DDL statements

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

JDBC
MySQL client

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

JDBC
ODBC
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

Java

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontale Partitionierung

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

keine

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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 entsprechend SQL-Standard

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

nein

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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen

DB-Engines Blog Posts

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

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Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

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