DBMS > Adabas vs. Oracle Berkeley DB vs. Postgres-XL vs. Typesense

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Oracle Berkeley DB vs. Postgres-XL vs. Typesense

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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

Weit verbreiteter In-Process Key-Value Store

Basiert auf PostgreSQL und ist um Clusterfähigkeiten (scale out) erweitert.

A typo-tolerant, in-memory search engine optimized for instant search-as-you-type experiences and developer productivity

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Relational DBMS

Suchmaschine

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	1,88
Rang	#130	Overall
	#23	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	0,43
Rang	#260	Overall
	#119	Relational DBMS

Punkte	0,80
Rang	#209	Overall
	#14	Suchmaschinen

Website

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

www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html

www.postgres-xl.org

typesense.org

Technische Dokumentation

docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html

www.postgres-xl.org/documentation

typesense.org/docs

Entwickler

Software AG

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Erscheinungsjahr

1971

1994

2014

seit 2012, ursprünglich genannt StormDB

2015

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

10 R1, Oktober 2018

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

Mozilla public license

Open Source

GPL V3

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

C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition)

C++

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Linux
macOS

Linux

Datenschema

schemafrei

pre-defined schema optional

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

only with the Berkeley DB XML edition

XML type, but no XML query functionality

Sekundärindizes

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

distributed, parallel query execution

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

RESTful HTTP API

Unterstützte Programmiersprachen

Natural

.Net

Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET
Andere

Es gibt Libraries von Drittanbietern für zahlreiche Sprachen, die Berkeley DB Files bearbeiten können
C
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)

3rd party binding
Perl
Python
Tcl

.Net
C
C++
Delphi
Erlang
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

.Net

community maintained
Clojure

community maintained
Dart

community maintained
Go

community maintained
Java

community maintained
JavaScript
Perl

community maintained
PHP
Python
Ruby
Rust

community maintained
Swift

community maintained

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

nein

benutzerdefinierte Funktionen

nein

Triggers

nein

only for the SQL API

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

Source-Replica Replikation

Multi-source replication using RAFT

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

MVCC

nein

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)

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

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sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen

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