DBMS > Amazon DocumentDB vs. Amazon DynamoDB vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL
System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. Amazon DynamoDB vs. FatDB vs. Google Cloud Firestore vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Amazon DynamoDB Xexclude from comparison | FatDB Xexclude from comparison | Google Cloud Firestore Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
FatDB/FatCloud has ceased operations as a company with February 2014. FatDB is discontinued and excluded from the ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | Hosted, scalable database service by Amazon with the data stored in Amazons cloud | A .NET NoSQL DBMS that can integrate with and extend SQL Server. | Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products. | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Document store Key-value store | Document store Key-value store | Document store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | aws.amazon.com/documentdb | aws.amazon.com/dynamodb | firebase.google.com/products/firestore | spark.apache.org/sql | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | docs.aws.amazon.com/dynamodb | firebase.google.com/docs/firestore | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon | FatCloud | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2019 | 2012 | 2012 | 2017 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial free tier for a limited amount of database operations | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C# | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | hosted | Windows | hosted | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | schema-free | schema-free | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | no | no Via inetgration in SQL Server | no | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | RESTful HTTP API | .NET Client API LINQ RESTful HTTP API RPC Windows WCF Bindings | Android gRPC (using protocol buffers) API iOS JavaScript API RESTful HTTP API | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | .Net ColdFusion Erlang Groovy Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | C# | Go Java JavaScript JavaScript (Node.js) Objective-C Python | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes via applications | yes, Firebase Rules & Cloud Functions | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes by integration with AWS Lambda | yes via applications | yes, with Cloud Functions | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | Sharding | Sharding | 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 | yes | selectable replication factor | Multi-source replication | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | yes | Using Cloud Dataflow | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency can be specified for read operations | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-document operations | ACID ACID across one or more tables within a single AWS account and region | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | no Can implement custom security layer via applications | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth. | 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 services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Recent citations in the news | Use LangChain and vector search on Amazon DocumentDB to build a generative AI chatbot | Amazon Web Services Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services AWS announces Amazon DocumentDB I/O-Optimized 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 ... provided by Google News | Freecharge lowered their identity management system cost and improved scaling by switching to Amazon DynamoDB ... Migrating Uber's Ledger Data from DynamoDB to LedgerStore Zendesk Moves from DynamoDB to MySQL and S3 to Save over 80% in Costs Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services Simplify cross-account access control with Amazon DynamoDB using resource-based policies | Amazon Web Services provided by Google News | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go? Google's Cloud Firestore is now generally available Google launches Cloud Firestore, a new document database for app developers Google's Cloud-Native NoSQL Database Cloud Firestore Is Now Generally Available 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 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News |
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