DBMS > Adabas vs. Oracle Berkeley DB vs. RRDtool vs. Tigris vs. Transwarp ArgoDB

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Oracle Berkeley DB vs. RRDtool vs. Tigris vs. Transwarp ArgoDB

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

Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database.

The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time.

A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure

Distributed Analytical Database to replace Hadoop+MPP hybrid architecture

Primäres Datenbankmodell

Multivalue DBMS

Key-Value Store

unterstützt sortierte und unsortierte Key Sets
Native XML DBMS

in the Oracle Berkeley DB XML version

Time Series DBMS

Document Store
Key-Value Store
Suchmaschine
Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Suchmaschine

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	1,70
Rang	#136	Overall
	#11	Time Series DBMS

Punkte	0,05
Rang	#359	Overall
	#50	Document Stores
	#52	Key-Value Stores
	#23	Suchmaschinen
	#37	Time Series DBMS

Punkte	0,04
Rang	#361	Overall
	#153	Relational DBMS

Website

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

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

oss.oetiker.ch/rrdtool

www.tigrisdata.com

www.transwarp.cn/en/product/argodb

Technische Dokumentation

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

oss.oetiker.ch/rrdtool/doc

www.tigrisdata.com/docs

docs.transwarp.cn/#/documents-support/docs?category=ARGODB

Entwickler

Software AG

Oracle

ursprünglich von Sleepycat entwickelt, von Oracle aufgekauft

Tobias Oetiker

Tigris Data, Inc.

Transwarp

Erscheinungsjahr

1971

1994

1999

2022

Aktuelle Version

18.1.40, Mai 2020

1.8.0, 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Kommerzielle Lizenz verfügbar bei Bedarf

Open Source

GPL V2 and FLOSS

Open Source

Apache Version 2.0

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

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

Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available

Server Betriebssysteme

BS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE

AIX
Android
FreeBSD
iOS
Linux
OS X
Solaris
VxWorks
Windows

HP-UX
Linux

Linux
macOS
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

Numeric data only

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

Exporting into and restoring from XML files possible

nein

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

mit Zusatzprodukt Adabas SQL Gateway

SQL Interface basierend auf SQLite verfügbar

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

HTTP API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API

mit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway

In-process Library
Pipes

CLI Client
gRPC
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

with librrd library
C#

with a different implementation of RRDTool
Java

with a different implementation of RRDTool
JavaScript (Node.js)

with a different implementation of RRDTool
Lua
Perl
PHP

with a wrapper library
Python
Ruby

Go
Java
JavaScript (Node.js)

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

in Natural

nein

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

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, mit Zusatzprodukt Event Replikator

Source-Replica Replikation

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

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

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

by using the rrdcached daemon

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

yes, using FoundationDB

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

Access rights for users and roles

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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