DBMS > Adabas vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Cloudant vs. Vitess

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Cloudant vs. Vitess

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

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

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.

Auf Apache CouchDB basierendes Database as a Service Angebot

Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Document Store

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

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

Punkte	2,64
Rang	#104	Overall
	#1	Multivalue DBMS

Punkte	2,97
Rang	#92	Overall
	#15	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	2,85
Rang	#95	Overall
	#18	Document Stores

Punkte	0,86
Rang	#202	Overall
	#95	Relational DBMS

Website

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

cloud.google.com/bigtable

www.ibm.com/products/cloudant

vitess.io

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

cloud.ibm.com/docs/Cloudant

vitess.io/docs

Entwickler

Software AG

Google

IBM, Apache Software Foundation

IBM hat im Februar 2014 Cloudant gekauft

The Linux Foundation, PlanetScale

Erscheinungsjahr

1971

2015

2010

2013

Aktuelle Version

15.0.2, December 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2.0, commercial licenses 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

Erlang

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

gehostet

Docker
Linux
macOS

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

nein

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

nein

mit proprietären Erweiterungen

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

gRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
MySQL protocol
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

C#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python

C#
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Ruby

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

nein

View Functions (Map-Reduce) in JavaScript

proprietäre Syntax

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)

Eventual Consistency

Eventual Consistency across shards
Immediate Consistency within a shard

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

nicht für MyISAM Storage Engine

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

nein

Atomare Operationen innerhalb eines Dokumentes möglich

ACID at shard level

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Optimistic locking

Table Locks oder Row Locks abhängig von Storage Engine

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

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)

Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)

Zugriffsrechte für Benutzer pro Datenbank definierbar

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept

keine Benutzergruppen oder Rollen

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

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Re-evaluating legacy: Should you leave Adabas (and Natural) behind?
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IBM to buy Software AG’s integration businesses for €2.1 billion
19. Dezember 2023, RCR Wireless News

IBM buys 50-year-old Software AG's enterprise tech units for €2.13B in cash
18. Dezember 2023, The Register

Software AG sells data platform to IBM for €2.1bn
18. Dezember 2023, Financial Times

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Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features
1. August 2024, ZDNet

Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases
1. März 2024, Forbes

Google Cloud Adds GenAI, Core Enhancements Across Data Platform
1. August 2024, The New Stack

Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs
31. Januar 2022, InfoQ.com

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Cloudant Best (and Worst) Practices — Part 1
18. März 2019, IBM

Intro to Enterprise Cloud Storage: How to Set Up a Cloudant Database
1. Dezember 2014, Linux.com

IBM to Purchase Cloudant Database as a service (DBaaS) Provider
22. März 2014, App Developer Magazine

IBM Code Engine and IBM Cloudant: Serverless Data and Infrastructure
16. August 2021, IBM

DataStax acquires Aurelius, the startup behind the Titan graph database
3. Februar 2015, VentureBeat

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Deepthi Sigireddi on Distributed Database Architecture in the Cloud Native Era
20. Mai 2024, InfoQ.com

They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale
13. Dezember 2018, TechCrunch

PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess
18. Mai 2021, Datanami

PlanetScale offers undo button to reverse schema migration without losing data
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CNCF’s Vitess Scales MySQL with the Help of Kubernetes
9. Februar 2018, The New Stack

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