DBMS > Adabas vs. Apache IoTDB vs. chDB vs. Graph Engine vs. Hive

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Apache IoTDB vs. chDB vs. Graph Engine vs. Hive

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 IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and Flink

An embedded SQL OLAP Engine powered by ClickHouse

A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine

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

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Time Series DBMS

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

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

Punkte	1,18
Rang	#173	Overall
	#15	Time Series DBMS

Punkte	0,00
Rang	#383	Overall
	#158	Relational DBMS

Punkte	0,61
Rang	#240	Overall
	#21	Graph DBMS
	#35	Key-Value Stores

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

Website

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

iotdb.apache.org

github.com/chdb-io/chdb

www.graphengine.io

hive.apache.org

Technische Dokumentation

iotdb.apache.org/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html

doc.chdb.io

www.graphengine.io/docs/manual

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

Entwickler

Software AG

Apache Software Foundation

Microsoft

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

Erscheinungsjahr

1971

2018

2023

2010

2012

Aktuelle Version

1.1.0, April 2023

3.1.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

MIT License

Open Source

Apache Version 2

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

.NET and C

Java

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM (>=1.8)

serverlos

.NET

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Datenschema

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

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

SQL-like query language

Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions)

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
Native API

RESTful HTTP API

JDBC
ODBC
Thrift

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

C
C#
C++
Go
Java
Python
Scala

Bun
C
C++
Go
JavaScript (Node.js)
Python
Rust

C#
C++
F#
Visual Basic

C++
Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId)

horizontale Partitionierung

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

selectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicas

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Integration with Hadoop and Spark

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Strong Consistency with Raft

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage

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

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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13. Mai 2013, Paul Andlinger

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