DBMS > Adabas vs. ClickHouse vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SQream DB
System Properties Comparison Adabas vs. ClickHouse vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SQream DB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Adabas denotes "adaptable data base" Xexclude from comparison | ClickHouse Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | SQream DB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | OLTP - DBMS for mainframes and Linux/Unix/Windows environments used typically together with the Natural programming platform | A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering. | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | Fully managed big data interactive analytics platform | a GPU-based, columnar RDBMS for big data analytics workloads | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Multivalue DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Time Series DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps) Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.softwareag.com/en_corporate/platform/adabas-natural.html | clickhouse.com | www.kinetica.com | azure.microsoft.com/services/data-explorer | sqream.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | clickhouse.com/docs | docs.kinetica.com | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | docs.sqream.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Software AG | Clickhouse Inc. | Kinetica | Microsoft | SQream Technologies | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 1971 | 2016 | 2012 | 2019 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | v24.4.1.2088-stable, May 2024 | 7.1, August 2021 | cloud service with continuous releases | 2022.1.6, December 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache 2.0 | commercial | commercial | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. |
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Implementation language | C++ | C, C++ | C++, CUDA, Haskell, Java, Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | BS2000 Linux Unix Windows z/OS z/VSE | FreeBSD Linux macOS | Linux | hosted | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes, ANSI Standard SQL Types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support Some form of processing data in XML format, e.g. support for XML data structures, and/or support for XPath, XQuery or XSLT. | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | all fields are automatically indexed | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes with add-on product Adabas SQL Gateway | Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions) | SQL-like DML and DDL statements | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | HTTP API with add-on software Adabas SOA Gateway SOAP-based API with add-on software Adabas SOA Gateway | gRPC HTTP REST JDBC MySQL wire protocol ODBC PostgreSQL wire protocol Proprietary protocol | JDBC ODBC RESTful HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | .Net JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Natural | C# 3rd party library C++ Elixir 3rd party library Go 3rd party library Java 3rd party library JavaScript (Node.js) 3rd party library Kotlin 3rd party library Nim 3rd party library Perl 3rd party library PHP 3rd party library Python 3rd party library R 3rd party library Ruby 3rd party library Rust Scala 3rd party library | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | in Natural | yes | user defined functions | Yes, possible languages: KQL, Python, R | user defined functions in Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | yes, with additonal products like Adabas Cluster Services, Adabas Parallel Services, Adabas Vista | key based and custom | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | horizontal and vertical partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, with add-on product Event Replicator | Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages. | Source-replica replication | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | no | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes GPU vRAM or System RAM | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | only with OS-specific tools (e.g. IBM RACF, CA Top Secret) | Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication. | Access rights for users and roles on table level | Azure Active Directory Authentication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics. » more DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Recent citations in the news | State agency proves DevOps and mainframes can coexist Deploying Software AG Adabas and Natural Workloads on AWS | Amazon Web Services IBM buys 50-year-old Software AG's enterprise tech units for €2.13B in cash A Second Look at LzLabs' Mainframe Migration Treehouse Software, Inc. Helps US Foods With Their Mainframe Modernization Initiative provided by Google News | Why Clickhouse Should Be Your Next Database ClickHouse Cloud & Amazon S3 Express One Zone: Making a blazing fast analytical database even faster | Amazon ... ClickHouse Announces Launch of ClickPipes From Open Source to SaaS: the Journey of ClickHouse Can LLMs Replace Data Analysts? Getting Answers Using SQL provided by Google News | Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI provided by Google News | Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Microsoft Introduces Azure Integration Environments and Business Process Tracking in Public Preview Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog provided by Google News | SQream Announces Strategic Integration for Powerful Big Data Analytics with Dataiku I SQream, you SQream, we all SQream for … data analytics? SQream Technologies raises $39.4 million for GPU-accelerated databases Chinese giant Alibaba leads investment round in Israel big-data startup Accelerated Databases In The Fast Lane provided by Google News |
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