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Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Apache Drill vs. Kinetica vs. Splice Machine

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAdabas infosteht für "Adaptable Data Base"  Xaus Vergleich ausschliessenApache Drill  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenSplice Machine  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungOLTP - DBMS für Großrechner und Linux/Unix/Windows Umgebungen infotypischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendetSchema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud StorageFully vectorized database across both GPUs and CPUsOpen-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark
Primäres DatenbankmodellMultivalue DBMSDocument Store
Relational DBMS
Relational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte2,79
Rang#102  Overall
#2  Multivalue DBMS
Punkte2,02
Rang#124  Overall
#22  Document Stores
#59  Relational DBMS
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte0,54
Rang#252  Overall
#115  Relational DBMS
Websitewww.softwareag.com/­en_corporate/­platform/­adabas-natural.htmldrill.apache.orgwww.kinetica.comsplicemachine.com
Technische Dokumentationdrill.apache.org/­docsdocs.kinetica.comsplicemachine.com/­how-it-works
EntwicklerSoftware AGApache Software FoundationKineticaSplice Machine
Erscheinungsjahr1971201220122014
Aktuelle Version1.20.3, Jaenner 20237.1, August 20213.1, March 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoApache Version 2kommerziellOpen Source infoAGPL 3.0, commercial license available
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheC, C++Java
Server BetriebssystemeBS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE
Linux
OS X
Windows
LinuxLinux
OS X
Solaris
Windows
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLja infomit Zusatzprodukt Adabas SQL GatewaySQL SELECT statement is SQL:2003 compliantSQL-like DML and DDL statementsja
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API infomit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API infomit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
Native Spark Datasource
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenNaturalC++C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C#
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
R
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresin Naturalbenutzerdefinierte Funktionenbenutzerdefinierte Funktionenja infoJava
Triggersneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified rangeja
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenja, mit Zusatzprodukten wie Adabas Cluster Services, Adabas Parallel Services, Adabas VistaShardingShardingShared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, mit Zusatzprodukt Event ReplikatorSource-Replica ReplikationMulti-Source Replikation
Source-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce OperationenneinjaneinYes, via Full Spark Integration
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencykeineImmediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajayes, multi-version concurrency control (MVCC)
Durability infoDauerhafte Speicherung der DatenjaDepending on the underlying data sourcejaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinDepending on the underlying data sourceja infoGPU vRAM or System RAMja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenur mittels betriebssystem-spezifischen Werkzeugen (z.B. IBM RACF, CA Top Secret)Depending on the underlying data sourceZugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf TabellenebeneAccess rights for users, groups and roles according to 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
Adabas infosteht für "Adaptable Data Base"Apache DrillKineticaSplice Machine
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Michael E. Jakes Obituary (1941 - 2023)
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9. Juni 2016, TheServerSide.com

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11. April 2016, The New Stack

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Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data
18. März 2024, SiliconANGLE News

Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

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26. August 2021, The Register

Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ...
19. Januar 2021, PR Newswire

Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine
18. September 2019, Towards Data Science

Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering
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ETL: The Silent Killer of Big Data Projects
23. Juli 2015, insideBIGDATA

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