DBMS > Adabas vs. Hive vs. Prometheus vs. Riak KV vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Hive vs. Prometheus vs. Riak KV vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.

Kurzbeschreibung

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

typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet

Data Warehouse Software zum Abfragen und Verwalten großer verteilter Datenmengen beispielsweise in Hadoop

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Verteilter, fehlertoleranter Key-Value Store

Transactional SQL-on-Hadoop DBMS

Primäres Datenbankmodell

mit Links zwischen Datensätzen und mit Objekt-Tags zur Bildung von Sekundärindizes

Relational DBMS

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

Punkte	3,58
Rang	#91	Overall
	#1	Multivalue DBMS

Punkte	62,59
Rang	#18	Overall
	#12	Relational DBMS

Punkte	7,92
Rang	#51	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	4,44
Rang	#80	Overall
	#9	Key-Value Stores

Website

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

hive.apache.org

prometheus.io

trafodion.apache.org

Technische Dokumentation

cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home

prometheus.io/docs

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

trafodion.apache.org/documentation.html

Entwickler

Software AG

Apache Software Foundation

Ursprünglich von Facebook entwickelt

OpenSource, formerly Basho Technologies

Apache Software Foundation, originally developed by HP

Erscheinungsjahr

1971

2012

2015

2009

2014

Aktuelle Version

3.1.3, April 2022

3.2.0, Dezember 2022

2.3.0, Februar 2019

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2

Open Source

Apache 2.0

Open Source

Apache Version 2, kommerzielle Enterprise Edition

Open Source

Apache 2.0

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

Java

Erlang

C++, Java

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

Alle Betriebssysteme mit einer Java VM

Linux
Windows

Linux
OS X

Linux

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Importieren von XML Daten möglich

nein

Sekundärindizes

nein

eingeschränkt

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

SQL-like DML and DDL statements

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

JDBC
ODBC
Thrift

RESTful HTTP/JSON API

HTTP API
Native Erlang Interface

ADO.NET
JDBC
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

C++
Java
PHP
Python

.Net
C++
Go
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Python
Ruby

inoffizielle Client Library
C#
C++

inoffizielle Client Library
Clojure

inoffizielle Client Library
Dart

inoffizielle Client Library
Erlang
Go

inoffizielle Client Library
Groovy

inoffizielle Client Library
Haskell

inoffizielle Client Library
Java
JavaScript

inoffizielle Client Library
Lisp

inoffizielle Client Library
Perl

inoffizielle Client Library
PHP
Python
Ruby
Scala

inoffizielle Client Library
Smalltalk

inoffizielle Client Library

All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

Benutzerdefinierte Funktion und Map-Reduce Integration

nein

Erlang

Java Stored Procedures

Triggers

nein

Pre-Commit Hooks und Post-Commit Hooks

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

Sharding

kein "single point of failure"

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

frei wählbarer Replikationsfaktor

mittels Federation

frei wählbarer Replikationsfaktor

ja, durch HBase

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Abfragen werden als MapReduce Jobs behandelt

nein

mittels user defined functions und HBase

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

keine

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

es können Links zwischen Datensätzen gespeichert werden

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

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

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nur mittels betriebssystem-spezifischen Werkzeugen (z.B. IBM RACF, CA Top Secret)

Zugriffsrechte für Benutzer, Gruppen und Rollen

nein

yes, using Riak Security

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

Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking?
13. Mai 2013, Paul Andlinger

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Modernize Natural and Adabas Workloads on AWS with Advanced's Application Transparency Platform | Amazon Web ...
1. April 2024, AWS Blog

Deploying Software AG Adabas and Natural Workloads on AWS | Amazon Web Services
25. Mai 2021, AWS Blog

COBOL Is Taking Heat, but These Other Legacy Languages Could Burn You
1. Oktober 2020, DevOps.com

Don't rewrite legacy systems for hybrid cloud – integrate them
1. Februar 2022, ITWeb

The top five green screen systems that run Australia
25. September 2015, iTnews

bereitgestellt von Google News

Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024
24. Januar 2024, TechTarget

Data Engineering in 2024: Predictions For Data Lakes and The Serving Layer
23. Januar 2024, Datanami

Replacing Apache Hive, Elasticsearch and PostgreSQL with Apache Doris
19. Mai 2023, hackernoon.com

What Is Apache Iceberg?
26. Februar 2024, ibm.com

bereitgestellt von Google News

VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring
17. Juli 2023, The New Stack

How to reduce Istio sidecar metric cardinality with Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services
10. Oktober 2023, AWS Blog

A Comprehensive Comparison of Prometheus and Grafana in 2023
8. Dezember 2023, hackernoon.com

Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools
18. Oktober 2021, TechTarget

M3
7. August 2018, Uber

bereitgestellt von Google News

Basho Revamps Riak Open-Source Database
22. September 2023, InformationWeek

Riak NoSQL Database: Use Cases and Best Practices
23. Dezember 2011, InfoQ.com

Basho, Maker of Riak NoSQL Database, Raises $25M
13. Januar 2015, Data Center Knowledge

Riak NoSQL snapped up by Bet365
12. September 2017, ComputerWeekly.com

NoSQL pioneer Basho stamps its mark on time stamp data with Riak TS
6. Oktober 2015, The Register

bereitgestellt von Google News

HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

bereitgestellt von Google News

Teilen sie diese Seite mit ihrem Netzwerk