DBMS > Adabas vs. Microsoft Azure AI Search vs. RRDtool vs. Spark SQL
System Properties Comparison Adabas vs. Microsoft Azure AI Search vs. RRDtool vs. Spark SQL
Please select another system to include it in the comparison.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Adabas  denotes "adaptable data base" Xexclude from comparison | Microsoft Azure AI Search Xexclude from comparison | RRDtool Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | OLTP - DBMS for mainframes and Linux/Unix/Windows environments used typically together with the Natural programming platform | Search-as-a-service for web and mobile app development | Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time. | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Multivalue DBMS | Search engine | Time Series DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.softwareag.com/en_corporate/platform/adabas-natural.html | azure.microsoft.com/en-us/services/search | oss.oetiker.ch/rrdtool | spark.apache.org/sql | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | learn.microsoft.com/en-us/azure/search | oss.oetiker.ch/rrdtool/doc | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Software AG | Microsoft | Tobias Oetiker | Apache Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 1971 | 2015 | 1999 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | V1 | 1.8.0, 2022 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source GPL V2 and FLOSS | Open Source Apache 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | BS2000 Linux Unix Windows z/OS z/VSE | hosted | HP-UX Linux | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | Numeric data only | 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 Exporting into and restoring from XML files possible | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes with add-on product Adabas SQL Gateway | no | no | SQL-like DML and DDL statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | in-process shared library Pipes | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Natural | C# Java JavaScript Python | C with librrd library C# with a different implementation of RRDToolJava with a different implementation of RRDToolJavaScript (Node.js) with a different implementation of RRDToolLua Perl PHP with a wrapper libraryPython Ruby | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | in Natural | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | yes, with additonal products like Adabas Cluster Services, Adabas Parallel Services, Adabas Vista | Sharding Implicit feature of the cloud service | none | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, with add-on product Event Replicator | yes Implicit feature of the cloud service | none | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes by using the rrdcached daemon | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | 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 | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | only with OS-specific tools (e.g. IBM RACF, CA Top Secret) | yes using Azure authentication | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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" | Microsoft Azure AI Search | RRDtool | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Re-evaluating legacy: Should you leave Adabas (and Natural) behind? State agency proves DevOps and mainframes can coexist Is it the end of the road for Software AG after selling its integration business to IBM? IBM buys 50-year-old Software AG's enterprise tech units for €2.13B in cash Michael E. Jakes Obituary (1941 - 2023) provided by Google News | Announcing updates to Azure AI Search to help organizations build and scale generative AI applications Public Preview of Azure OpenAI and AI Search in-app connectors for Logic Apps (Standard) | Azure updates Microsoft’s Azure AI Search updated with increased storage, vector index size Azure AI Studio Now Generally Available, Sporting New Models Both Big and Small Microsoft Azure AI adds storage power, large RAG app support provided by Google News | SQLi vulnerability in Cacti could lead to RCE (CVE-2023-51448) Critical IP spoofing bug patched in Cacti How to install Cacti SNMP Monitor on Ubuntu The 16 Best Open Source Network Monitoring Tools in 2023 Graph Your Network with Cacti provided by Google News | Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
