DBMS > dBASE vs. HEAVY.AI vs. Teradata vs. Tibero vs. VoltDB

Vergleich der Systemeigenschaften dBASE vs. HEAVY.AI vs. Teradata vs. Tibero vs. VoltDB

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

dBase war eine der ersten Datenbanken mit einer eigenen Entwicklungsumgebung auf PC's. Die letzte Version dbase V wird als dBase classic weiter vertrieben und benötigt eine DOS-Emulation. Das aktuelle Produkt ist aber dBase Plus.

A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware

A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage)

A secure RDBMS, designed for easy portability from Oracle

Verteilte In-Memory NewSQL RDBMS

Verwendet für OLTP Applikationen mit einer hohen Frequenz an relativ einfachen Transaktionen, die alle Daten im Hauptspeicher halten können

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS

Sekundäre Datenbankmodelle

Spatial DBMS

Document Store
Graph DBMS
Spatial DBMS
Time Series DBMS

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

Punkte	10,34
Rang	#44	Overall
	#28	Relational DBMS

Punkte	1,77
Rang	#141	Overall
	#65	Relational DBMS

Punkte	45,33
Rang	#21	Overall
	#15	Relational DBMS

Punkte	1,78
Rang	#140	Overall
	#64	Relational DBMS

Punkte	1,44
Rang	#158	Overall
	#73	Relational DBMS

Website

www.dbase.com

github.com/heavyai/heavydb
www.heavy.ai

www.teradata.com

us.tmaxsoft.com/products/tibero

www.voltdb.com

Technische Dokumentation

www.dbase.com/support/knowledgebase

docs.heavy.ai

docs.teradata.com

technet.tmaxsoft.com/upload/download/online/tibero/pver-20150504-000002/index.html

docs.voltdb.com

Entwickler

Asthon Tate

HEAVY.AI, Inc.

Teradata

TmaxSoft

VoltDB Inc.

Erscheinungsjahr

1979

2016

1984

2003

2010

Aktuelle Version

dBASE 2019, 2019

5.10, Jänner 2022

Teradata Vantage 1.0 MU2, Jänner 2019

6, April 2015

11.3, April 2022

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Apache Version 2; enterprise edition available

kommerziell

Open Source

AGPL für Community Edition, kommerzielle Lizenz für Enterprise, AWS und Pro Editionen

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++ and CUDA

C and Assembler

Java, C++

Server Betriebssysteme

DOS

dBase Classic
Windows

dBase Pro

Linux

gehostet
Linux

AIX
HP-UX
Linux
Solaris
Windows

Linux
OS X

for development

Datenschema

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

nein

Spezielle Join-Indizes für physikalisches 'pre-joining' von Tabellen

SQL

Support of SQL

nein

SQL 2016 + extensions

nur einen Teil von SQL 99

APIs und andere Zugriffskonzepte

keine

Mit der Entwicklungsumgebung kann aber auf andere DBMS oder ODBC-Datenquellen zugegriffen werden

JDBC
ODBC
Thrift
Vega

.NET Client API
HTTP REST
JDBC
JMS Adapter
ODBC
OLE DB

JDBC
ODBC
ODP.NET
Oracle Call Interface (OCI)
Tibero CLI

Java API
JDBC
RESTful HTTP/JSON API

Unterstützte Programmiersprachen

dBase eigene IDE

All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python

C
C++
Cobol
Java (JDBC-ODBC)
Perl
PL/1
Python
R
Ruby

C
C#
C++
Cobol
Java
Objective-C
Perl
PHP
Python
Ruby
Visual Basic

C#
C++
Erlang

nicht offiziell unterstützt
Go
Java
JavaScript

Node.js
PHP
Python

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

Die IDE kann stored procedures in anderen Datenquellen aufrufen.

nein

UDFs, stored procedures, table functions in parallel

Persistent Stored Procedure (PSM)

Java

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

keine

Sharding

Round robin

Sharding

Hashing

horizontale Partitionierung

by range, hash, list or composite

Sharding

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

keine

Multi-Source Replikation

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

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

FOREIGN KEY constraints werden nicht unterstützt

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Nicht für dBase interne Daten, wohl aber Unterstützung durch die IDE beim Zugriff auf externe DBMS

nein

ACID

Transaktionen werden single-threaded innerhalb von Stored Procedures ausgeführt

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Datenzugriffe werden vom Server serialisiert

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Snapshots und Command Logging

In-Memory Unterstützung

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

nein

planned for next version

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard (SQL 92, SQL 99)

Benutzer und Rollen mit Berechtigungen auf Stored Procedures

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

DB-Engines Ranking coverage expanded to 169 database management systems
3. Juni 2013, Paul Andlinger

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Teradata is the most popular data warehouse DBMS
2. April 2013, Paul Andlinger

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22. September 2021, Help Net Security

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