DBMS > Adabas vs. Google BigQuery vs. Kingbase vs. RDF4J vs. Riak TS

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Google BigQuery vs. Kingbase vs. RDF4J vs. Riak TS

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

Large scale data warehouse service with append-only tables

An enterprise-class RDBMS compatible with PostgreSQL and Oracle and widely used in China.

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

Riak TS is a distributed NoSQL database optimized for time series data and based on Riak KV

Primäres Datenbankmodell

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

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

Punkte	60,38
Rang	#19	Overall
	#13	Relational DBMS

Punkte	0,45
Rang	#262	Overall
	#123	Relational DBMS

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

Punkte	0,20
Rang	#319	Overall
	#27	Time Series DBMS

Website

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

cloud.google.com/bigquery

www.kingbase.com.cn

rdf4j.org

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigquery/docs

rdf4j.org/documentation

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

Entwickler

Software AG

Google

BeiJing KINGBASE Information technologies inc.

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

Open Source, formerly Basho Technologies

Erscheinungsjahr

1971

2010

1999

2004

2015

Aktuelle Version

V8.0, August 2021

3.0.0, September 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

Open Source

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 and Java

Java

Erlang

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

gehostet

Linux
Windows

Linux
OS X
Unix
Windows

Linux
OS X

Datenschema

RDF Schemas

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

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

Standard with numerous extensions

nein

yes, limited

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
gokb
JDBC
kdbndp
ODBC
PDI
PDO
Pro*C
psycopg2
QT

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

HTTP API
Native Erlang Interface

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

.Net
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Ruby

.Net
C
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python

Java
PHP
Python

unofficial client library
C#
C++

unofficial client library
Clojure

unofficial client library
Dart

unofficial client library
Erlang
Go

unofficial client library
Groovy

unofficial client library
Haskell

unofficial client library
Java
JavaScript

unofficial client library
Lisp

unofficial client library
Perl

unofficial client library
PHP
Python
Ruby
Scala

unofficial client library
Smalltalk

unofficial client library

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

benutzerdefinierte Funktionen

in JavaScript

user defined functions

Erlang

Triggers

nein

pre-commit hooks and post-commit hooks

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

horizontal partitioning (by range, list and hash) and vertical partitioning

keine

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

keine

frei wählbarer Replikationsfaktor

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

links between datasets can be stored

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

Weil zur Abfrage von Daten gedacht

ACID

Isolation abhängig vom verwendeten API

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

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)

Zugriffsrechte (Owner, Writer, Reader) auf Dataset-, Tabellen- und View-Ebene

Google Cloud Identity & Access Management (IAM)

fine grained access rights according to SQL-standard

nein

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

Drittanbieter

CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers.
» mehr

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Weitere Ressourcen

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