DBMS > Adabas vs. CrateDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Kinetica vs. Oracle Berkeley DB
Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. CrateDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Kinetica vs. Oracle Berkeley DB
Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Adabas steht für "Adaptable Data Base" Xaus Vergleich ausschliessen | CrateDB Xaus Vergleich ausschliessen | IBM Db2 Event Store Xaus Vergleich ausschliessen | Kinetica Xaus Vergleich ausschliessen | Oracle Berkeley DB Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Kurzbeschreibung | OLTP - DBMS für Großrechner und Linux/Unix/Windows Umgebungen typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet | Verteilter Data Store basierend auf Lucene | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primäres Datenbankmodell | Multivalue DBMS | Document Store Spatial DBMS Suchmaschine Time Series DBMS Vektor DBMS | Event Store Time Series DBMS | Relational DBMS | Key-Value Store unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets Native XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundäre Datenbankmodelle | Relational DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.softwareag.com/en_corporate/platform/adabas-natural.html | cratedb.com | www.ibm.com/products/db2-event-store | www.kinetica.com | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technische Dokumentation | cratedb.com/docs | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | docs.kinetica.com | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entwickler | Software AG | Crate | IBM | Kinetica | Oracle ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erscheinungsjahr | 1971 | 2013 | 2017 | 2012 | 1994 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aktuelle Version | 2.0 | 7.1, August 2021 | 18.1.40, Mai 2020 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell | Open Source | kommerziell free developer edition available | kommerziell | Open Source Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | CrateDB Cloud: a distributed SQL database that spreads data and processing across an elastic cluster of shared nothing nodes. CrateDB Cloud enables data insights at scale on Microsoft Azure, AWS and Google Cloud Platform. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementierungssprache | Java | C und C++ | C, C++ | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server Betriebssysteme | BS2000 Linux Unix Windows z/OS z/VSE | All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | Linux | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datenschema | ja | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | ja | ja | schemafrei | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | ja | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | nein | nein | ja only with the Berkeley DB XML edition | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Sekundärindizes | ja | ja | nein | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | ja mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway | yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility | ja through the embedded Spark runtime | SQL-like DML and DDL statements | ja SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs und andere Zugriffskonzepte | HTTP API mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway SOAP-basiertes API mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway | ADO.NET JDBC ODBC PostgreSQL wire protocol Prometheus Remote Read/Write RESTful HTTP API | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Unterstützte Programmiersprachen | Natural | .NET Erlang Go community maintained client Java JavaScript (Node.js) community maintained client Perl community maintained client PHP Python R Ruby community maintained client Scala community maintained client | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET Andere Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können C C# C++ Java JavaScript (Node.js) 3rd party binding Perl Python Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-seitige Scripts Stored Procedures | in Natural | benutzerdefinierte Funktionen | ja | benutzerdefinierte Funktionen | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | nein | nein | nein | ja triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | ja only for the SQL API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitionierungsmechanismen Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten | ja, mit Zusatzprodukten wie Adabas Cluster Services, Adabas Parallel Services, Adabas Vista | Sharding | Sharding | Sharding | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator | Configurable replication on table/partition-level | Active-active shard replication | Source-Replica Replikation | Source-Replica Replikation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | Eventual Consistency Read-after-write consistency on record level | Eventual Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | nein | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | nein unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy | nein | nein | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | No - written data is immutable | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | nein | nein | ja | ja GPU vRAM or System RAM | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | nur mittels betriebssystem-spezifischen Werkzeugen (z.B. IBM RACF, CA Top Secret) | Rechteverwaltung mit Benutzeraccounts | Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Adabas steht für "Adaptable Data Base" | CrateDB | IBM Db2 Event Store | Kinetica | Oracle Berkeley DB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | The enterprise database for time series, documents, and vectors. Distributed - Native... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Response time in milliseconds: e ven for complex ad-hoc queries. Massive scaling... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | IoT: accelerate your IIoT projects with CrateDB, delivering real-time analytics... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Across all continents, CrateDB is used by companies of all sizes to meet the most... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | The CrateDB open source project was started in 2013 Honorable Mention in 2021 Gartner®... » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | See CrateDB pricing > » mehr | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Adabas steht für "Adaptable Data Base" | CrateDB | IBM Db2 Event Store | Kinetica | Oracle Berkeley DB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Re-evaluating legacy: Should you leave Adabas (and Natural) behind? State agency proves DevOps and mainframes can coexist IBM buys 50-year-old Software AG's enterprise tech units for €2.13B in cash Michael E. Jakes Obituary (1941 - 2023) Is it the end of the road for Software AG after selling its integration business to IBM? bereitgestellt von Google News | CrateDB Announces Availability of CrateDB on Google Cloud Marketplace CrateDB Partners with HiveMQ to Deliver a Seamless Data Management Architecture for IoT CrateDB Appoints Sergey Gerasimenko as New CTO How We Designed CrateDB as a Realtime SQL DBMS for the Internet of Things Crate.io Expands CrateDB Cloud with the Launch of CrateDB Edge bereitgestellt von Google News | Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' Best cloud databases of 2022 Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM bereitgestellt von Google News | Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI bereitgestellt von Google News | Margo Seltzer Named ACM Athena Lecturer for Technical and Mentoring Contributions ACM recognizes far-reaching technical achievements with special awards Margo I. Seltzer | Berkman Klein Center Database Trends Report: SQL Beats NoSQL, MySQL Most Popular -- ADTmag Oracle buys Sleepycat Software bereitgestellt von Google News |
Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk