DBMS > Adabas vs. EJDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. PostgreSQL vs. RDF4J

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. EJDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. PostgreSQL vs. RDF4J

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

Eingebettete Library mit JSON-Notation für Queries (Syntax ähnlich zu MongoDB)

Fully managed big data interactive analytics platform

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

RDF4J ist ein Java Framework zur Verarbeitung von RDF Daten, sowohl Hauptspeicher- als auch Disk-basiert.

Primäres Datenbankmodell

column oriented

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

RDF Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell
Event Store

this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)
Spatial DBMS
Suchmaschine

support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine
Time Series DBMS

see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

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

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

Punkte	0,31
Rang	#296	Overall
	#44	Document Stores

Punkte	3,80
Rang	#81	Overall
	#43	Relational DBMS

Punkte	636,25
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	0,74
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Website

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

github.com/Softmotions/ejdb

azure.microsoft.com/services/data-explorer

www.postgresql.org

rdf4j.org

Technische Dokumentation

github.com/Softmotions/ejdb/blob/master/README.md

docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer

www.postgresql.org/docs

rdf4j.org/documentation

Entwickler

Software AG

Softmotions

Microsoft

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software.

Erscheinungsjahr

1971

2012

2019

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2004

Aktuelle Version

cloud service with continuous releases

16.3, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

GPLv2

kommerziell

Open Source

BSD

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

Java

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

serverlos

gehostet

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Datenschema

schemafrei

Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic)

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

string, integer, double, bool, date, object_id

bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

nein

all fields are automatically indexed

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

nein

Kusto Query Language (KQL), SQL subset

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

In-process Library

Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS)
RESTful HTTP API

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

Actionscript
C
C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Lua
Objective-C
Pike
Python
Ruby

.Net
Go
Java
JavaScript (Node.js)
PowerShell
Python
R

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

Java
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

nein

Yes, possible languages: KQL, Python, R

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

Triggers

nein

see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Sharding

Implicit feature of the cloud service

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

keine

Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant.

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency
Immediate Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Normalerweise nicht gebraucht, ähnliche Funktionalität mit collection joins

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Read/Write Locking

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-memory Storage wird ebenfalls unterstützt

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

Azure Active Directory Authentication

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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