DBMS > Alibaba Cloud TSDB vs. Amazon DocumentDB vs. Apache Phoenix vs. Bangdb vs. Spark SQL
System Properties Comparison Alibaba Cloud TSDB vs. Amazon DocumentDB vs. Apache Phoenix vs. Bangdb vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Alibaba Cloud TSDB Xexclude from comparison | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Apache Phoenix Xexclude from comparison | Bangdb Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A stable, reliable, and cost-effective online high-performance time series database service | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase | Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Time Series DBMS | Document store | Relational DBMS | Document store Graph DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.alibabacloud.com/product/hitsdb | aws.amazon.com/documentdb | phoenix.apache.org | bangdb.com | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | www.alibabacloud.com/help/en/time-series-database/latest/what-is-tsdb | aws.amazon.com/documentdb/resources | phoenix.apache.org | docs.bangdb.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Alibaba | Apache Software Foundation | Sachin Sinha, BangDB | Apache Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2019 | 2014 | 2012 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019 | BangDB 2.0, October 2021 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source BSD 3 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | C, C++ | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | hosted | Linux Unix Windows | Linux | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | yes late-bound, schema-on-read capabilities | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | Numeric data and Strings | yes | yes | yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events | 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 | no | yes | yes | yes secondary, composite, nested, reverse, geospatial | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | no | yes | SQL like support with command line tool | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | HTTP REST | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | JDBC | Proprietary protocol RESTful HTTP API | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Java | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | C C# C++ Go Groovy Java PHP Python Scala | C C# C++ Java Python | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | user defined functions | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | yes, Notifications (with Streaming only) | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas | Multi-source replication Source-replica replication | selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only) | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | Hadoop integration | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency | Tunable consistency, set CAP knob accordingly | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | Atomic single-document operations | ACID | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes, optimistic concurrency control | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes, implements WAL (Write ahead log) as well | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes, run db with in-memory only mode | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access managed on TSDB instance level | Access rights for users and roles | Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy | yes (enterprise version only) | 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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DB-Engines blog posts | Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services Use headless clusters in Amazon DocumentDB for cost-effective multi-Region resiliency | Amazon Web Services Game Developer's Guide to Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) Part Three: Operation Best Practices ... Reduce cost and improve performance by migrating to Amazon DocumentDB 5.0 | Amazon Web Services Perform near real time analytics using Amazon Redshift on data stored in Amazon DocumentDB | Amazon Web Services provided by Google News | Supercharge SQL on Your Data in Apache HBase with Apache Phoenix | Amazon Web Services Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix Hortonworks Starts Hadoop Summit with Data Platform Update -- ADTmag Amazon EMR 4.7.0 – Apache Tez & Phoenix, Updates to Existing Apps | Amazon Web Services Suspects in violent Payson casino robbery were employees, FBI says 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 Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News |
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