Open Source im professionellen Einsatz

Eine 70er-Jahre-Datenbank

Die Geschichte von Ingres beginnt bereits 1974 als eine der frühen Umsetzungen des damals neuen Konzepts der relationalen Datenbank. Die kommerzielle Ära von Ingres endete Anfang 2004 in weitgehender Bedeutungslosigkeit. Doch nach der Release unter der GPL 2 nahm die Entwicklung neue Fahrt auf.

Ingres setzte vor allem Enterprise-Features wie Partitionierung und Replikation früh um. Bei der Verarbeitung von Geodaten hat der Hersteller mit dem an das universitäre Ingres-Projekt anschließenden PostgreSQL zurzeit nur einen Konkurrenten. Bei der XML-Unterstützung ist Ingres dagegen nicht auf der Höhe der Zeit, sie fehlt komplett, eine Volltext-Suche ebenso, und ein Tool wie Squirrel-SQL (Abbildung 3, [17]) muss unter Linux das fehlende grafische Verwaltungswerkzeug ersetzen.

Abbildung 3: Da es unter Linux kein speziell auf Ingres zugeschnittenes grafisches Verwaltungswerkzeug gibt, bleibt außer der Kommandozeile nur der Rückgriff auf generische Datenbank-Tools wie Squirrel-SQL.

Dem verstärkten Trend zu nicht-relationalen Datenbanken trägt Ingres offenbar auch Rechnung, indem es eine proprietäre Vektordatenbank anbietet (siehe Kasten "Vector Wise"). Vector Wise stammt aus einem Forschungsprojekt des Amsterdamer CIW. In die Weiterentwicklung zu einem kommerziellen Produkt haben Ingres und Intel investiert.

Vector Wise

Im Juni 2010 stellte Ingres die erste Version der spaltenorientierten Datenbank Vector Wise [16] vor, zunächst nur für 64-Bit-Linux als RPM und TGZ, inzwischen auch als Amazon-Cloud-RPM. Es gibt aber nur 180-Tage-Testversionen. Ingres bietet zudem eine Administrationsoberfläche (leider nur) für 32-Bit-Windows und einen JDBC-Treiber zum Download an.

Spaltenorientierte Vektoren

Die Abfragearchitektur von Vector Wise fußt nicht auf einzelnen spaltenorientierten Tupeln, sondern auf spaltenorientierten Vektoren. Dazu kennt die Engine Varianten der relationalen Operatoren (Selektion, Projektion, Join, Sortierung), die mehrere Werte quasi-parallel verarbeiten und dabei die Möglichkeiten moderner CPUs nutzen.

Die Größe der Vektoren wählt eine Logik so, dass alle nur für die Abfrage benötigten Daten in den CPU-Cache passen. Zudem komprimiert Vector Wise die Datensätze. Ingres und Intel behaupten, dass im Ergebnis komplexe Datenanalysen gegenüber relationalen Datenbanken auf Vector Wise um zwei Größenordnung schneller laufen.

Firebird

Obwohl Firebird laut Ohloh.net mehr Benutzer hat als Ingres, kennen durchschnittliche Computernutzer den Datenbankserver bestenfalls, weil er der Auslöser für einen Namenswechsel des Webbrowsers Firefox war. Was die Leistung angeht, muss sich Firebird (Abbildung 4) jedoch vor der freien Konkurrenz nicht verstecken: Er kennt Stored Procedures, Trigger und referenzielle Integrität. Zu den fortgeschrittenen Funktionen gehören MVCC und Cursors.

Abbildung 4: Flamerobin ist ein leistungsfähiger Datenbankmanager für Firebird, der grafische Tools und einen SQL-Editor mit Syntax Highlighting und Autocompletion kombiniert. Firebird ist der freie Nachfolger von Borlands Interbase.

So genannte Careful Writes sorgen für das schnelle Recovery, ohne dass dafür die üblichen Logs nötig sind. Außerdem stellt Firebird ungewöhnlich viele Anbindungen zur Verfügung: Es lässt sich über ODBC, OLEDB, JDBC 4, ein natives API und über einen Dbexpress-Treiber ansprechen. Außerdem gibt es Module für Perl, Python, PHP und Dotnet.

Firebird geht auf das proprietäre Interbase zurück, das Borland Mitte 2000 als freie Software herausgab. Die erste Release erschien im März 2002. Bis Februar 2004 hatte das Entwicklerteam die Software von C nach C++ portiert und als Version 1.5 herausgegeben. Wichtige Features wie Trigger kamen mit Version 2, während die aktuelle Version 2.5 sich auf ein neues Threading-Modell konzentriert. Von Bedeutung ist dies vor allem für die Embedded-Version, mit der Firebird als einzige der vorgestellten Datenbanken aufwarten kann. Auch sind jetzt mehrere Prozessorkerne möglich.

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