DBMS > Adabas vs. Graphite vs. RDF4J vs. SAP IQ

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Graphite vs. RDF4J vs. SAP IQ

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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

Data logging and graphing tool for time series data

The storage layer (fixed size database) is called Whisper

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

Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics

Primäres Datenbankmodell

spaltenorientiert

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

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

Punkte	5,19
Rang	#62	Overall
	#4	Time Series DBMS

Punkte	0,72
Rang	#222	Overall
	#9	RDF Stores

Punkte	2,56
Rang	#106	Overall
	#52	Relational DBMS

Website

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

github.com/graphite-project/graphite-web

rdf4j.org

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html

Technische Dokumentation

graphite.readthedocs.io

rdf4j.org/documentation

help.sap.com/docs/SAP_IQ

Entwickler

Software AG

Chris Davis

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

SAP, formerly Sybase

Erscheinungsjahr

1971

2006

2004

1994

Aktuelle Version

16.1 SPS04, April 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Eclipse Distribution License (EDL), v1.0.

kommerziell

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

Python

Java

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

Linux
Unix

Linux
OS X
Unix
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Datenschema

RDF Schemas

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

HTTP API
Sockets

Java API
RIO

RDF Input/Output
Sail API
SeRQL

Sesame RDF Query Language
Sesame REST HTTP Protocol
SPARQL

ADO.NET
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

JavaScript (Node.js)
Python

Java
PHP
Python

C
C#
C++
Java
Perl
PHP
Python
Ruby

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

keine

SAP/Sybase Replication Server

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Hadoop integration

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

keine

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

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

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.

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

Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity
4. Juli 2016, Matthias Gelbmann

Time Series DBMS as a new trend?
1. Juni 2015, Paul Andlinger

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18. Dezember 2023, The Register

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18. Dezember 2023, Financial Times

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Try out the Graphite monitoring tool for time-series data
29. Oktober 2019, TechTarget

The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data
10. Dezember 2018, Uber

Getting Started with Monitoring using Graphite
23. Januar 2015, InfoQ.com

Most Prominent Time Series Databases For Data Scientists
6. September 2021, AIM

Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata
2. September 2019, CNX Software

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New Services in SAP HANA Cloud Lower TCO for Customers in Data-Intensive, Highly Regulated Industries
7. April 2021, SAP News

Google Cloud adds backup vaults and centralized management
10. September 2024, Blocks & Files

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2. Juli 2021, Datamation

SAP data and analytics: in with the new, don't squander the old
22. Juli 2019, ZDNet

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6. März 2014, EnterpriseAI

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