DBMS > Adabas vs. Drizzle vs. Hive vs. Riak KV vs. XTDB

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Drizzle vs. Hive vs. Riak KV vs. XTDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking.

Kurzbeschreibung

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

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

MySQL fork mit erweiterbarem Micro-Kernel und mit Betonung von Leistung vor Kompatibilität.

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

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Relational DBMS

Key-Value Store

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Document Store

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

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

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

Punkte	4,10
Rang	#82	Overall
	#9	Key-Value Stores

Punkte	0,11
Rang	#343	Overall
	#46	Document Stores

Website

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

hive.apache.org

github.com/xtdb/xtdb
www.xtdb.com

Technische Dokumentation

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

www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest

www.xtdb.com/docs

Entwickler

Software AG

Drizzle Projekt, ursprünglich gestartet von Brian Aker

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

OpenSource, formerly Basho Technologies

Juxt Ltd.

Erscheinungsjahr

1971

2008

2012

2009

2019

Aktuelle Version

7.2.4, September 2012

3.1.3, April 2022

3.2.0, Dezember 2022

1.19, September 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GNU GPL

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

MIT License

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++

Java

Erlang

Clojure

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

FreeBSD
Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
OS X

Alle Betriebssysteme mit einer Java 8 (und höher) VM
Linux

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

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

mit propriätären Erweiterungen

SQL-like DML and DDL statements

nein

eingeschränktes SQL mittels Apache Calcite

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

JDBC

JDBC
ODBC
Thrift

HTTP API
Native Erlang Interface

HTTP REST
JDBC

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

C
C++
Java
PHP

C++
Java
PHP
Python

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

Clojure
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

nein

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

Erlang

nein

Triggers

nein

Hooks für Callbacks innerhalb der Servers können verwendet werden.

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

kein "single point of failure"

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

frei wählbarer Replikationsfaktor

ja, jeder Knoten hat alle Daten

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

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

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

yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB

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)

Pluggable Authentication Mechanismen

z.B. LDAP, HTTP

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

yes, using Riak Security

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

MySQL won the April ranking; did its forks follow?
1. April 2015, Paul Andlinger

Has MySQL finally lost its mojo?
1. Juli 2013, Matthias Gelbmann

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

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