DBMS > Adabas vs. Apache Impala vs. Infobright vs. JSqlDb

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Apache Impala vs. Infobright vs. JSqlDb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

JSqlDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

Analytic DBMS für Hadoop

High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend

JavaScript Query Language Database, stores JavaScript objects and primitives

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Document Store
Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

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

Punkte	2,79
Rang	#102	Overall
	#2	Multivalue DBMS

Punkte	12,45
Rang	#40	Overall
	#24	Relational DBMS

Punkte	1,02
Rang	#192	Overall
	#90	Relational DBMS

Website

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

impala.apache.org

ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb

jsqldb.org (offline)

Technische Dokumentation

impala.apache.org/impala-docs.html

Entwickler

Software AG

Apache Software Foundation

Apache Top-Level Projekt, ursprünglich entwickelt von Cloudera

Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc.

Konrad von Backstrom

Erscheinungsjahr

1971

2013

2005

2018

Aktuelle Version

4.1.0, Juni 2022

0.8, Dezember 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

kommerziell

The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016

Open Source

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

C++

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

Linux

Linux
Windows

Linux
macOS
Windows

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

Knowledge Grid Technology used instead

nein

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

JDBC
ODBC

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

All languages supporting JDBC/ODBC

.Net
C
C#
C++
D
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

Benutzer definierte Funktionen und Integration von Map/Reduce

nein

functions in JavaScript

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

frei wählbarer Replikationsfaktor

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als Map/Reduce Jobs durchgeführt

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

using RocksDB

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)

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

basiert auf Apache Sentry und Kerberos

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities

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

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26. Oktober 2023, Legacy.com

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28. November 2017, SDTimes.com

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28. November 2017, Datanami

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Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop
12. März 2017, Uber

Updates & Upserts in Hadoop Ecosystem with Apache Kudu
27. Oktober 2017, KDnuggets

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