DBMS > Adabas vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle vs. SAP SQL Anywhere vs. WakandaDB

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Google Cloud Bigtable vs. Oracle vs. SAP SQL Anywhere vs. WakandaDB

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.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares RDBMS

RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments

WakandaDB is embedded in a server that provides a REST API and a server-side javascript engine to access data

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Key-Value Store
Wide Column Store

Relational DBMS

Object oriented DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Graph DBMS

with Oracle Spatial and Graph
RDF Store

with Oracle Spatial and Graph
Spatial DBMS

with Oracle Spatial and Graph
Vektor DBMS

since Oracle 23

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

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

Punkte	3,26
Rang	#92	Overall
	#13	Key-Value Stores
	#8	Wide Column Stores

Punkte	1236,29
Rang	#1	Overall
	#1	Relational DBMS

Punkte	4,25
Rang	#79	Overall
	#43	Relational DBMS

Punkte	0,03
Rang	#364	Overall
	#17	Object oriented DBMS

Website

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

cloud.google.com/bigtable

www.oracle.com/database

www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html

wakanda.github.io

Technische Dokumentation

cloud.google.com/bigtable/docs

docs.oracle.com/en/database

help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere

wakanda.github.io/doc

Entwickler

Software AG

Google

Oracle

SAP

früher Sybase

Wakanda SAS

Erscheinungsjahr

1971

2015

1980

1992

2012

Aktuelle Version

23c, September 2023

17, Juli 2015

2.7.0 (April 29, 2019), April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

eingeschränkte kostenlose Version verfügbar

kommerziell

Open Source

AGPLv3, erweiterte kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

C und C++

C++, JavaScript

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

gehostet

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows
z/OS

AIX
HP-UX
Linux
OS X
Solaris
Windows

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

Schemaless in JSON and XML columns

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

nein

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)

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)

ADO.NET
HTTP API
JDBC
ODBC

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

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

C
C#
C++
Clojure
Cobol
Delphi
Eiffel
Erlang
Fortran
Groovy
Haskell
Java
JavaScript
Lisp
Objective C
OCaml
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scala
Tcl
Visual Basic

C
C#
C++
Delphi
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Ruby

JavaScript

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

nein

PL/SQL

auch Java stored procedures möglich

yes, in C/C++, Java, .Net or Perl

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

Sharding, horizontal partitioning

keine

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

Source-Replica Replikation

Database mirroring

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

kann in PL/SQL realisiert werden

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)

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

Atomic single-row operations

ACID

mit parameterisierbarem isolation level

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Version 12c introduced the new option 'Oracle Database In-Memory'

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)

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend 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.

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