DBMS > Adabas vs. Kinetica vs. PouchDB vs. Rockset vs. Spark SQL
Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Kinetica vs. PouchDB vs. Rockset vs. Spark SQL
| Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Adabas  steht für "Adaptable Data Base" Xaus Vergleich ausschliessen | Kinetica Xaus Vergleich ausschliessen | PouchDB Xaus Vergleich ausschliessen | Rockset Xaus Vergleich ausschliessen | Spark SQL Xaus Vergleich ausschliessen | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Kurzbeschreibung | OLTP - DBMS für Großrechner und Linux/Unix/Windows Umgebungen typischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendet | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API | A scalable, reliable search and analytics service in the cloud, built on RocksDB | Spark SQL ist ein Spark-Modul für die Verarbeitung strukturierter Daten | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primäres Datenbankmodell | Multivalue DBMS | Relational DBMS | Document Store | Document Store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundäre Datenbankmodelle | Spatial DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS Suchmaschine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.softwareag.com/en_corporate/platform/adabas-natural.html | www.kinetica.com | pouchdb.com | rockset.com | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technische Dokumentation | docs.kinetica.com | pouchdb.com/guides | docs.rockset.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Entwickler | Software AG | Kinetica | Apache Software Foundation | Rockset | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erscheinungsjahr | 1971 | 2012 | 2012 | 2019 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Aktuelle Version | 7.1, August 2021 | 7.1.1, Juni 2019 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Lizenz Commercial or Open Source | kommerziell | kommerziell | Open Source | kommerziell | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Ausschließlich ein Cloud-Service Nur als Cloud-Service verfügbar | nein | nein | nein | ja | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS Angebote (gesponserte Links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementierungssprache | C, C++ | JavaScript | C++ | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server Betriebssysteme | BS2000 Linux Unix Windows z/OS z/VSE | Linux | Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js) | gehostet | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datenschema | ja | ja | schemafrei | schemafrei | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typisierung vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date | ja | ja | nein | dynamic typing | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| XML Unterstützung Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT | nein | nein | nein | nein ingestion from XML files supported | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sekundärindizes | ja | ja | ja über Views | all fields are automatically indexed | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ja mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway | SQL-like DML and DDL statements | nein | Read-only SQL queries, including JOINs | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs und andere Zugriffskonzepte | HTTP API mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway SOAP-basiertes API mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway | JDBC ODBC RESTful HTTP API | HTTP REST only for PouchDB Server JavaScript API | HTTP REST | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Unterstützte Programmiersprachen | Natural | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | JavaScript | Go Java JavaScript (Node.js) Python | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-seitige Scripts Stored Procedures | in Natural | benutzerdefinierte Funktionen | View Functions in JavaScript | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | nein | ja triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | ja | nein | 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 mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB | Automatic sharding | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replikationsmechanismen Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten | ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator | Source-Replica Replikation | Multi-Source Replikation auch mit CouchDB Datenbanken Source-Replica Replikation auch mit CouchDB Datenbanken | ja | keine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Bietet ein API für Map/Reduce Operationen | nein | nein | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Konsistenzkonzept Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency | Eventual Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Fremdschlüssel referenzielle Integrität | nein | ja | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaktionskonzept Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen | ACID | nein | nein | nein | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen | ja | ja | ja | ja | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Dauerhafte Speicherung der Daten | ja | ja | ja mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB | ja | ja | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-Memory Unterstützung Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten | nein | ja GPU vRAM or System RAM | ja | nein | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Berechtigungskonzept Zugriffskontrolle | nur mittels betriebssystem-spezifischen Werkzeugen (z.B. IBM RACF, CA Top Secret) | Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene | nein | Access rights for users and organizations can be defined via Rockset console | nein | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Weitere Informationen bereitgestellt vom SystemherstellerWir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Zugehörige Produkte und DienstleistungenWir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Weitere Ressourcen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Adabas steht für "Adaptable Data Base" | Kinetica | PouchDB | Rockset | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines Blog Posts | New kids on the block: database management systems implemented in JavaScript | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Erwähnungen in aktuellen Nachrichten | Re-evaluating legacy: Should you leave Adabas (and Natural) behind? State agency proves DevOps and mainframes can coexist Michael E. Jakes Obituary (1941 - 2023) Astadia Joins the AWS Mainframe Modernization Service Treehouse Software, Inc. Helps US Foods With Their Mainframe Modernization Initiative bereitgestellt von Google News | Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI bereitgestellt von Google News | Building an Offline First App with PouchDB — SitePoint Getting Started with PouchDB Client-Side JavaScript Database — SitePoint Create Offline Web Apps Using Service Workers & PouchDB — SitePoint Offline-first web and mobile apps: Top frameworks and components Synchronizing Offline App Data with PouchDB — SitePoint bereitgestellt von Google News | OpenAI acquires Rockset to enhance ChatGPT real-time data processing OpenAI Acquires Rockset An Analysis Of OpenAI's Acquisition Of Rockset And Its Strategic Significance OpenAI acquires Rockset OpenAI buys database analytics firm Rockset in nine-figure stock deal, sources say bereitgestellt von Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) bereitgestellt von Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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