DBMS > Adabas vs. Graph Engine vs. Spark SQL vs. TimesTen vs. Vitess
System Properties Comparison Adabas vs. Graph Engine vs. Spark SQL vs. TimesTen vs. Vitess
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Adabas  denotes "adaptable data base" Xexclude from comparison | Graph Engine former name: Trinity Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | TimesTen Xexclude from comparison | Vitess Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | OLTP - DBMS for mainframes and Linux/Unix/Windows environments used typically together with the Natural programming platform | A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | In-Memory RDBMS compatible to Oracle | Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Multivalue DBMS | Graph DBMS Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.softwareag.com/en_corporate/platform/adabas-natural.html | www.graphengine.io | spark.apache.org/sql | www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html | vitess.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.graphengine.io/docs/manual | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | docs.oracle.com/database/timesten-18.1 | vitess.io/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Software AG | Microsoft | Apache Software Foundation | Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005 | The Linux Foundation, PlanetScale | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 1971 | 2010 | 2014 | 1998 | 2013 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 11 Release 2 (11.2.2.8.0) | 15.0.2, December 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source MIT License | Open Source Apache 2.0 | commercial | Open Source Apache Version 2.0, commercial licenses available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | .NET and C | Scala | Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | BS2000 Linux Unix Windows z/OS z/VSE | .NET | Linux OS X Windows | AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows | Docker Linux macOS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes with add-on product Adabas SQL Gateway | no | SQL-like DML and DDL statements | yes | yes with proprietary extensions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | HTTP API with add-on software Adabas SOA Gateway SOAP-based API with add-on software Adabas SOA Gateway | RESTful HTTP API | JDBC ODBC | JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI) | ADO.NET JDBC MySQL protocol ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Natural | C# C++ F# Visual Basic | Java Python R Scala | C C++ Java PL/SQL | Ada C C# C++ D Delphi Eiffel Erlang Haskell Java JavaScript (Node.js) Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | in Natural | yes | no | PL/SQL | yes proprietary syntax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | 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 | horizontal partitioning | yes, utilizing Spark Core | none | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, with add-on product Event Replicator | none | Multi-source replication Source-replica replication | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency across shards Immediate Consistency within a shard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | yes not for MyISAM storage engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | no | ACID | ACID at shard level | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes table locks or row locks depending on storage engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage | yes | yes by means of logfiles and checkpoints | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | only with OS-specific tools (e.g. IBM RACF, CA Top Secret) | no | fine grained access rights according to SQL-standard | Users with fine-grained authorization concept no user groups or roles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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" | Graph Engine former name: Trinity | Spark SQL | TimesTen | Vitess | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 ATERAS® Announces Contract for Adabas Natural Re-hosting Solution to one of the Nation's Largest Pension Systems IBM buys 50-year-old Software AG's enterprise tech units for €2.13B in cash provided by Google News | Trinity Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web Aerospike Is Now a Graph Database, Too 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 | In-memory databases with Emulex Gen 7 provided by Google News | Vitess, the database clustering system powering YouTube, graduates CNCF incubation PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale Massively Scaling MySQL Using Vitess provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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