DBMS > Adabas vs. GigaSpaces vs. Hive vs. Riak KV vs. Vertica
System Properties Comparison Adabas vs. GigaSpaces vs. Hive vs. Riak KV vs. Vertica
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Adabas denotes "adaptable data base" Xexclude from comparison | GigaSpaces Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | Riak KV Xexclude from comparison | Vertica OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | OLTP - DBMS for mainframes and Linux/Unix/Windows environments used typically together with the Natural programming platform | High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | Distributed, fault tolerant key-value store | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Multivalue DBMS | Document store Object oriented DBMS Values are user defined objects | Relational DBMS | Key-value store with links between data sets and object tags for the creation of secondary indexes | Relational DBMS Column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Graph DBMS Search engine | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.softwareag.com/en_corporate/platform/adabas-natural.html | www.gigaspaces.com | hive.apache.org | www.vertica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.gigaspaces.com/latest/landing.html | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | www.tiot.jp/riak-docs/riak/kv/latest | vertica.com/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Software AG | Gigaspaces Technologies | Apache Software Foundation initially developed by Facebook | OpenSource, formerly Basho Technologies | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 1971 | 2000 | 2012 | 2009 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 15.5, September 2020 | 3.1.3, April 2022 | 3.2.0, December 2022 | 12.0.3, January 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2; Commercial licenses available | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache version 2, commercial enterprise edition | commercial Limited community edition free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java, C++, .Net | Java | Erlang | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | BS2000 Linux Unix Windows z/OS z/VSE | Linux macOS Solaris Windows | All OS with a Java VM | Linux OS X | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | yes | schema-free | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | no | 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 XML can be used for describing objects metadata | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | restricted | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes with add-on product Adabas SQL Gateway | SQL-99 for query and DML statements | SQL-like DML and DDL statements | no | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | HTTP API with add-on software Adabas SOA Gateway SOAP-based API with add-on software Adabas SOA Gateway | GigaSpaces LRMI Hibernate JCache JDBC JPA ODBC RESTful HTTP API Spring Data | JDBC ODBC Thrift | HTTP API Native Erlang Interface | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Natural | .Net C++ Java Python Scala | C++ Java PHP Python | C unofficial client library C# C++ unofficial client library Clojure unofficial client library Dart unofficial client library Erlang Go unofficial client library Groovy unofficial client library Haskell unofficial client library Java JavaScript unofficial client library Lisp unofficial client library Perl unofficial client library PHP Python Ruby Scala unofficial client library Smalltalk unofficial client library | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | in Natural | yes | yes user defined functions and integration of map-reduce | Erlang | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes, event driven architecture | no | yes pre-commit hooks and post-commit hooks | yes, called Custom Alerts | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | yes, with additonal products like Adabas Cluster Services, Adabas Parallel Services, Adabas Vista | Sharding | Sharding | Sharding no "single point of failure" | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, with add-on product Event Replicator | Multi-source replication synchronous or asynchronous Source-replica replication synchronous or asynchronous | selectable replication factor | selectable replication factor | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors | yes query execution via MapReduce | yes | no Bi-directional Spark integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY | Eventual Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no links between data sets can be stored | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | 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 | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | only with OS-specific tools (e.g. IBM RACF, CA Top Secret) | Role-based access control | Access rights for users, groups and roles | yes, using Riak Security | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Adabas denotes "adaptable data base" | GigaSpaces | Hive | Riak KV | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We 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" | GigaSpaces | Hive | Riak KV | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | State agency proves DevOps and mainframes can coexist IBM buys 50-year-old Software AG's enterprise tech units for €2.13B in cash Real-Time Mainframe Data Replication to AWS with tcVISION from Treehouse Software | Amazon Web Services A Second Look at LzLabs' Mainframe Migration Treehouse Software, Inc. Helps US Foods With Their Mainframe Modernization Initiative provided by Google News | GigaSpaces to hand out almost $14 million in dividends following Cloudify’s acquisition by Dell Data Sciences Corporation partners with GigaSpaces Technologies to usher DIH technology to enterprises in SA GigaSpaces Announces Version 16.0 with Breakthrough Data Integration Tools to Ease Enterprises' Digital ... The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q1 2024 GigaSpaces Spins Off Cloudify, Its Open Source Cloud Orchestration Unit provided by Google News | Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 What Is Apache Iceberg? provided by Google News | Basho Revamps Riak Open-Source Database Basho, Maker of Riak NoSQL Database, Raises $25M Riak NoSQL snapped up by Bet365 Basho to Bolster Riak with DB Plug-Ins A Critique of Resizable Hash Tables: Riak Core & Random Slicing provided by Google News | MapR Hadoop Upgrade Runs HP Vertica Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS How Embedded Analytics Help ISVs Overcome Challenges OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more provided by Google News |
Share this page