DBMS > Adabas vs. BoltDB vs. Graph Engine vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. openGemini

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. BoltDB vs. Graph Engine vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. openGemini

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

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

Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server

An open source distributed Time Series DBMS with high concurrency, high performance, and high scalability

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Key-Value Store

Graph DBMS
Key-Value Store

Relational DBMS

Time Series DBMS

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

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

Punkte	0,80
Rang	#215	Overall
	#31	Key-Value Stores

Punkte	0,67
Rang	#232	Overall
	#21	Graph DBMS
	#34	Key-Value Stores

Punkte	19,93
Rang	#31	Overall
	#19	Relational DBMS

Punkte	0,09
Rang	#361	Overall
	#37	Time Series DBMS

Website

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

github.com/boltdb/bolt

www.graphengine.io

azure.microsoft.com/services/synapse-analytics

www.opengemini.org
github.com/openGemini

Technische Dokumentation

www.graphengine.io/docs/manual

docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics

docs.opengemini.org/guide

Entwickler

Software AG

Microsoft

Huawei and openGemini community

Erscheinungsjahr

1971

2013

2010

2016

2022

Aktuelle Version

1.1, Juli 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

MIT License

Open Source

MIT License

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0

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

.NET and C

C++

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

BSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

.NET

gehostet

Linux
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Integer, Float, Boolean, String

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 query language

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP REST

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

C#
C++
F#
Visual Basic

C#
Java
PHP

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

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

nein

Transact SQL

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

keine

horizontale Partitionierung

Sharding, horizontal partitioning

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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)

nein

Administrators and common users accounts

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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Trinity
30. Oktober 2010, Microsoft

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27. Februar 2019, Data Science Central

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