DBMS > Adabas vs. EsgynDB vs. OpenTSDB vs. RDF4J vs. Splice Machine

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. EsgynDB vs. OpenTSDB vs. RDF4J vs. Splice Machine

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion

Skalierbares Timeseries DBMS basierend auf HBase

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

Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark

Primäres Datenbankmodell

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

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

Punkte	0,16
Rang	#329	Overall
	#146	Relational DBMS

Punkte	1,68
Rang	#146	Overall
	#12	Time Series DBMS

Punkte	0,69
Rang	#230	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	0,54
Rang	#250	Overall
	#114	Relational DBMS

Website

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

Technische Dokumentation

opentsdb.net/docs/build/html/index.html

rdf4j.org/documentation

splicemachine.com/how-it-works

Entwickler

Software AG

Esgyn

derzeit von Yahoo und anderen gewartet

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

Splice Machine

Erscheinungsjahr

1971

2015

2011

2004

2014

Aktuelle Version

3.1, March 2021

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

LGPL

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

AGPL 3.0, commercial license available

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

Java

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

Linux

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

numerische Daten für Metriken, Strings für Tags

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

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

ADO.NET
JDBC
ODBC

HTTP API
Telnet API

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

JDBC
Native Spark Datasource
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Erlang
Go
Java
Python
R
Ruby

Java
PHP
Python

C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

Java Stored Procedures

nein

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

basierend auf HBase

keine

Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

Multi-source replication between multi datacenters

frei wählbarer Replikationsfaktor

basierend auf HBase

keine

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Yes, via Full Spark Integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

basierend auf HBase

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

yes, multi-version concurrency control (MVCC)

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)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard

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

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4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

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Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
19. Januar 2021, Datanami

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18. September 2019, Towards Data Science

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