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DBMS > Adabas vs. Graph Engine vs. HEAVY.AI vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Trafodion

Vergleich der Systemeigenschaften Adabas vs. Graph Engine vs. HEAVY.AI vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Trafodion

Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameAdabas infosteht für "Adaptable Data Base"  Xaus Vergleich ausschliessenGraph Engine infoformer name: Trinity  Xaus Vergleich ausschliessenHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022  Xaus Vergleich ausschliessenMicrosoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data Warehouse  Xaus Vergleich ausschliessenTrafodion  Xaus Vergleich ausschliessen
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking.
KurzbeschreibungOLTP - DBMS für Großrechner und Linux/Unix/Windows Umgebungen infotypischerweise zusammen mit der Natural Programmierumgebung verwendetA distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engineA high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardwareElastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL ServerTransactional SQL-on-Hadoop DBMS
Primäres DatenbankmodellMultivalue DBMSGraph DBMS
Key-Value Store
Relational DBMSRelational DBMSRelational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte4,04
Rang#87  Overall
#1  Multivalue DBMS
Punkte0,64
Rang#241  Overall
#21  Graph DBMS
#35  Key-Value Stores
Punkte2,30
Rang#127  Overall
#60  Relational DBMS
Punkte23,95
Rang#30  Overall
#18  Relational DBMS
Websitewww.softwareag.com/­en_corporate/­platform/­adabas-natural.htmlwww.graphengine.iogithub.com/­heavyai/­heavydb
www.heavy.ai
azure.microsoft.com/­services/­synapse-analyticstrafodion.apache.org
Technische Dokumentationwww.graphengine.io/­docs/­manualdocs.heavy.aidocs.microsoft.com/­azure/­synapse-analyticstrafodion.apache.org/­documentation.html
EntwicklerSoftware AGMicrosoftHEAVY.AI, Inc.MicrosoftApache Software Foundation, originally developed by HP
Erscheinungsjahr19712010201620162014
Aktuelle Version5.10, Jänner 20222.3.0, Februar 2019
Lizenz infoCommercial or Open SourcekommerziellOpen Source infoMIT LicenseOpen Source infoApache Version 2; enterprise edition availablekommerziellOpen Source infoApache 2.0
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinneinneinjanein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
Implementierungssprache.NET and CC++ and CUDAC++C++, Java
Server BetriebssystemeBS2000
Linux
Unix
Windows
z/OS
z/VSE
.NETLinuxgehostetLinux
Datenschemajajajajaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejajajajaja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinneinneinnein
Sekundärindizesjaneinjaja
SQL infoSupport of SQLja infomit Zusatzprodukt Adabas SQL Gatewayneinjajaja
APIs und andere ZugriffskonzepteHTTP API infomit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
SOAP-basiertes API infomit Zusatzsoftware Adabas SOA Gateway
RESTful HTTP APIJDBC
ODBC
Thrift
Vega
ADO.NET
JDBC
ODBC
ADO.NET
JDBC
ODBC
Unterstützte ProgrammiersprachenNaturalC#
C++
F#
Visual Basic
All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift
Python
C#
Java
PHP
All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresin NaturaljaneinTransact SQLJava Stored Procedures
Triggersneinneinneinneinnein
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenja, mit Zusatzprodukten wie Adabas Cluster Services, Adabas Parallel Services, Adabas Vistahorizontale PartitionierungSharding infoRound robinSharding, horizontal partitioningSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenja, mit Zusatzprodukt Event ReplikatorMulti-Source Replikationjaja, durch HBase
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenneinneinneinja infomittels user defined functions und HBase
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten SystemImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate ConsistencyImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinneinnein infodocs.microsoft.com/­en-us/­azure/­synapse-analytics/­sql-data-warehouse/­sql-data-warehouse-table-constraintsja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenACIDneinneinACIDACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjaoptional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storagejajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenneinjajanein
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrollenur mittels betriebssystem-spezifischen Werkzeugen (z.B. IBM RACF, CA Top Secret)Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-StandardjaBenutzer 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

Wir laden Vertreter von Anbietern von zugehörigen Produkten ein uns zu kontaktieren, um hier Informationen über ihre Angebote zu präsentieren.

Weitere Ressourcen
Adabas infosteht für "Adaptable Data Base"Graph Engine infoformer name: TrinityHEAVY.AI infoFormerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022Microsoft Azure Synapse Analytics infopreviously named Azure SQL Data WarehouseTrafodion
Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

Deploying Software AG Adabas and Natural Workloads on AWS | Amazon Web Services
25. Mai 2021, AWS Blog

Software AG Announces New “Adabas & Natural 2050” Agenda
31. August 2016, Business Wire

IBM buys 50-year-old Software AG's enterprise tech units for €2.13B in cash
18. Dezember 2023, The Register

Software AG's Strategy To End Its 8-Year Growth Drought
19. April 2019, Forbes

COBOL Is Taking Heat, but These Other Legacy Languages Could Burn You
1. Oktober 2020, DevOps.com

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Trinity
2. Juni 2023, Microsoft

Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j
13. Februar 2017, InfoWorld

IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases
27. Juli 2016, GeekWire

How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web
6. Juni 2012, Ars Technica

The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com
27. Februar 2019, Data Science Central

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HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities
19. April 2023, Business Wire

The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q4 2023
11. Oktober 2023, insideBIGDATA

Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure
13. Juli 2023, Spiceworks News and Insights

Making the most of geospatial intelligence
14. April 2023, InfoWorld

OmniSci Gets HEAVY New Name and New CEO
1. März 2022, Datanami

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Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024
26. März 2024, eWeek

Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates
23. März 2024, azure.microsoft.com

Neo4j, Microsoft add graph features to Azure AI services
26. März 2024, SiliconANGLE News

Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services
18. Oktober 2023, AWS Blog

Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform
24. September 2023, DataScientest

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HP Throws Trafodion Hat into OLTP Hadoop Ring
14. Juli 2014, Datanami

Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications
2. November 2016, KDnuggets

Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications
7. April 2022, Embedded Computing Design

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