DBMS > Adabas vs. Firebase Realtime Database vs. Spark SQL vs. SWC-DB vs. Transbase
System Properties Comparison Adabas vs. Firebase Realtime Database vs. Spark SQL vs. SWC-DB vs. Transbase
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Adabas  denotes "adaptable data base" Xexclude from comparison | Firebase Realtime Database Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | SWC-DB Super Wide Column Database Xexclude from comparison | Transbase Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | OLTP - DBMS for mainframes and Linux/Unix/Windows environments used typically together with the Natural programming platform | Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data. | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | A high performance, scalable Wide Column DBMS | A resource-optimized, high-performance, universally applicable RDBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Multivalue DBMS | Document store | Relational DBMS | Wide column store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.softwareag.com/en_corporate/platform/adabas-natural.html | firebase.google.com/products/realtime-database | spark.apache.org/sql | github.com/kashirin-alex/swc-db www.swcdb.org | www.transaction.de/en/products/transbase.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | firebase.google.com/docs/database | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | www.transaction.de/en/products/transbase/features.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Software AG | Google acquired by Google 2014 | Apache Software Foundation | Alex Kashirin | Transaction Software GmbH | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 1971 | 2012 | 2014 | 2020 | 1987 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 0.5, April 2021 | Transbase 8.3, 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source GPL V3 | commercial free development license | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Scala | C++ | C and C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | BS2000 Linux Unix Windows z/OS z/VSE | hosted | Linux OS X Windows | Linux | FreeBSD Linux macOS Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | yes | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes with add-on product Adabas SQL Gateway | no | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language | 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 | Android iOS JavaScript API RESTful HTTP API | JDBC ODBC | Proprietary protocol Thrift | ADO.NET JDBC ODBC Proprietary native API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Natural | Java JavaScript Objective-C | Java Python R Scala | C++ | C C# C++ Java JavaScript Kotlin Objective-C PHP Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | in Natural | limited functionality with using 'rules' | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | Callbacks are triggered when data changes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | yes, with additonal products like Adabas Cluster Services, Adabas Parallel Services, Adabas Vista | yes, utilizing Spark Core | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, with add-on product Event Replicator | none | Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency if the client is offline Immediate Consistency if the client is online | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | yes | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | only with OS-specific tools (e.g. IBM RACF, CA Top Secret) | yes, based on authentication and database rules | no | fine grained access rights according to SQL-standard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Adabas denotes "adaptable data base" | Firebase Realtime Database | Spark SQL | SWC-DB Super Wide Column Database | Transbase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Modernize Natural and Adabas Workloads on AWS with Advanced's Application Transparency Platform | Amazon Web ... 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 provided by Google News | Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go? Atos cybersecurity blog: Misconfigured Firebase: A real-time cyber threat Don't be like these 900+ websites and expose millions of passwords via Firebase Hundreds of Google Firebase websites might have leaked data online Google Firebase may have exposed 125M records from misconfigurations provided by Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services provided by Google News | 2022 All O-Zone Football Team provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
