DBMS > Adabas vs. Oracle Berkeley DB vs. PouchDB vs. TigerGraph vs. TimescaleDB

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Oracle Berkeley DB vs. PouchDB vs. TigerGraph vs. TimescaleDB

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

JavaScript DBMS mit einem von CouchDB inspirierten API

A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time

A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Document Store

Graph DBMS

Time Series DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

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

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

Punkte	2,21
Rang	#117	Overall
	#20	Key-Value Stores
	#3	Native XML DBMS

Punkte	2,28
Rang	#115	Overall
	#21	Document Stores

Punkte	1,83
Rang	#139	Overall
	#13	Graph DBMS

Punkte	4,64
Rang	#71	Overall
	#4	Time Series DBMS

Website

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

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

pouchdb.com

www.tigergraph.com

www.timescale.com

Technische Dokumentation

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

pouchdb.com/guides

docs.tigergraph.com

docs.timescale.com

Entwickler

Software AG

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Apache Software Foundation

Timescale

Erscheinungsjahr

1971

1994

2012

2017

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

7.1.1, Juni 2019

2.15.0, Mai 2024

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

kommerziell

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

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

JavaScript

C++

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

Linux

Linux
OS X
Windows

Datenschema

schemafrei

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

nein

Sekundärindizes

über Views

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

SQL-like query language (GSQL)

full PostgreSQL SQL syntax

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

HTTP REST

only for PouchDB Server
JavaScript API

GSQL (TigerGraph Query Language)
Kafka
RESTful HTTP/JSON API

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

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

JavaScript

C++
Java

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript
Perl
PHP
Python
R
Ruby
Scheme
Tcl

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

nein

View Functions in JavaScript

benutzerdefinierte Funktionen, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell

Triggers

nein

only for the SQL API

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

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

keine

Sharding

mit couchdb-lounge, einem proxy-basierten Framework für CouchDB

yes, across time and space (hash partitioning) attributes

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

Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Eventual Consistency

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Relationships in graphs

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

ACID

nein

ACID

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

mittels IndexedDB, WebSQL oder LevelDB

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

Role-based access control

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.

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