DBMS > Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. Atos Standard Common Repository vs. Drizzle vs. Google Cloud Datastore
System Properties Comparison Amazon Aurora vs. Apache Impala vs. Atos Standard Common Repository vs. Drizzle vs. Google Cloud Datastore
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon Aurora Xexclude from comparison | Apache Impala Xexclude from comparison | Atos Standard Common Repository Xexclude from comparison | Drizzle Xexclude from comparison | Google Cloud Datastore Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking. | Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | MySQL and PostgreSQL compatible cloud service by Amazon | Analytic DBMS for Hadoop | Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks | MySQL fork with a pluggable micro-kernel and with an emphasis of performance over compatibility. | Automatically scaling NoSQL Database as a Service (DBaaS) on the Google Cloud Platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS | Document store Key-value store | Relational DBMS | Document store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store | Document store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | aws.amazon.com/rds/aurora | impala.apache.org | atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository | cloud.google.com/datastore | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_Aurora.html | impala.apache.org/impala-docs.html | cloud.google.com/datastore/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Cloudera | Atos Convergence Creators | Drizzle project, originally started by Brian Aker | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2015 | 2013 | 2016 | 2008 | 2008 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 4.1.0, June 2022 | 1703 | 7.2.4, September 2012 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2 | commercial | Open Source GNU GPL | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | Java | C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux | Linux | FreeBSD Linux OS X | hosted | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | Schema and schema-less with LDAP views | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | optional | yes | yes, details here | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | yes | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | SQL-like DML and DDL statements | no | yes with proprietary extensions | SQL-like query language (GQL) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | ADO.NET JDBC ODBC | JDBC ODBC | LDAP | JDBC | gRPC (using protocol buffers) API RESTful HTTP/JSON API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Ada C C# C++ D Delphi Eiffel Erlang Haskell Java JavaScript (Node.js) Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | All languages supporting JDBC/ODBC | All languages with LDAP bindings | C C++ Java PHP | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | yes user defined functions and integration of map-reduce | no | no | using Google App Engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | no | yes | no hooks for callbacks inside the server can be used. | Callbacks using the Google Apps Engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning | Sharding | Sharding cell division | Sharding | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | selectable replication factor | yes | Multi-source replication Source-replica replication | Multi-source replication using Paxos | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes query execution via MapReduce | no | yes using Google Cloud Dataflow | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | yes | yes via ReferenceProperties or Ancestor paths | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | Atomic execution of specific operations | ACID | ACID Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | yes | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles based on Apache Sentry and Kerberos | LDAP bind authentication | Pluggable authentication mechanisms e.g. LDAP, HTTP | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon Aurora | Apache Impala | Atos Standard Common Repository | Drizzle | Google Cloud Datastore | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years Amazon - the rising star in the DBMS market | MySQL won the April ranking; did its forks follow? Has MySQL finally lost its mojo? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Continuously replicate Amazon DynamoDB changes to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS Lambda | Amazon ... Join the preview of Amazon Aurora Limitless Database | Amazon Web Services Improve the performance of generative AI workloads on Amazon Aurora with Optimized Reads and pgvector | Amazon ... Amazon Aurora MySQL version 2 (with MySQL 5.7 compatibility) to version 3 (with MySQL 8.0 compatibility) upgrade ... How LeadSquared accelerated chatbot deployments with generative AI using Amazon Bedrock and Amazon Aurora ... provided by Google News | Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading Apache Impala becomes Top-Level Project Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop provided by Google News | Infographic: What makes a Mobile Operator's setup future proof? provided by Google News | Google Cloud Stops Exit Fees BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace Google says it'll stop charging fees to transfer data out of Google Cloud What is Google App Engine? | Definition from TechTarget Google Cloud is NOT magicking away data egress fees provided by Google News |
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