DBMS > Dolt vs. Prometheus vs. SAP Adaptive Server

Vergleich der Systemeigenschaften Dolt vs. Prometheus vs. SAP Adaptive Server

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

A MySQL compatible DBMS with Git-like versioning of data and schema

Open Source Timeseries DBMS und Monitoring System

Der SAP (Sybase) Adaptive Server Enterprise (ASE) ist ein RDBMS für den Einsatz in großen Unternehmen

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store

Spatial DBMS

with Boeing's Spatial Query Server

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

Punkte	0,96
Rang	#193	Overall
	#90	Relational DBMS

Punkte	8,42
Rang	#47	Overall
	#2	Time Series DBMS

Punkte	36,31
Rang	#25	Overall
	#17	Relational DBMS

Website

github.com/dolthub/dolt
www.dolthub.com

prometheus.io

www.sap.com/products/technology-platform/sybase-ase.html

Technische Dokumentation

docs.dolthub.com

prometheus.io/docs

help.sap.com/docs/SAP_ASE

Entwickler

DoltHub Inc

SAP, Sybase

Erscheinungsjahr

2018

2015

1987

Aktuelle Version

16.0

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache Version 2.0

Open Source

Apache 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 und C++

Server Betriebssysteme

Linux
macOS
Windows

Linux
Windows

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Unix
Windows

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Numeric data only

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

SQL

Support of SQL

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

CLI Client
HTTP REST

RESTful HTTP/JSON API

ADO.NET
JDBC
ODBC
OLE DB
Tabular Data Stream (TDS)

Unterstützte Programmiersprachen

Ada
C
C#
C++
D
Delphi
Eiffel
Erlang
Haskell
Java
JavaScript (Node.js)
Objective-C
OCaml
Perl
PHP
Python
Ruby
Scheme
Tcl

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

C
C++
Cobol
Java
Java
Perl
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

yes

currently in alpha release

nein

Java und Transact-SQL

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

horizontale Partitionierung

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

A database can be cloned to multiple locations and be used there in isolation. Data/schema changes can be pushed/pulled explicitly between locations.

mittels Federation

Multi-Source Replikation
Source-Replica Replikation

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

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

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Only one user is configurable, and must be specified in the config file at startup

nein

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

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Weitere Ressourcen

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Data Versioning at Scale: Chaos and Chaos Management
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Are you still not using Version Control for Data?
11. April 2020, Towards Data Science

TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach
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