DBMS > Amazon DocumentDB vs. Apache Doris vs. InfluxDB vs. Memcached vs. Spark SQL
System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. Apache Doris vs. InfluxDB vs. Memcached vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Apache Doris Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | Memcached Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol | DBMS for storing time series, events and metrics | In-memory key-value store, originally intended for caching | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Relational DBMS | Time Series DBMS | Key-value store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS with GEO package | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | aws.amazon.com/documentdb | doris.apache.org github.com/apache/doris | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | www.memcached.org | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | github.com/apache/doris/wiki | docs.influxdata.com/influxdb | github.com/memcached/memcached/wiki | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu | Danga Interactive originally developed by Brad Fitzpatrick for LiveJournal | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2019 | 2017 | 2013 | 2003 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1.2.2, February 2023 | 2.7.6, April 2024 | 1.6.25, March 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | Open Source BSD license | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Go | C | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux | Linux OS X through Homebrew | FreeBSD Linux OS X Unix Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | schema-free | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | Numeric data and Strings | no | 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 | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes | SQL-like query language | no | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | JDBC MySQL client | HTTP API JSON over UDP | Proprietary protocol | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | Java | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | .Net C C++ ColdFusion Erlang Java Lisp Lua OCaml Perl PHP Python Ruby | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | user defined functions | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | horizontal partitioning | Sharding in enterprise version only | none | 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 | none | selectable replication factor in enterprise version only | none Repcached, a Memcached patch, provides this functionallity | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | 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 | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes Depending on used storage engine | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles | fine grained access rights according to SQL-standard | simple rights management via user accounts | yes using SASL (Simple Authentication and Security Layer) protocol | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon DocumentDB | Apache Doris | InfluxDB | Memcached | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Introduction to Apache Iceberg Converting Timestamp to Date in Java A Detailed Guide to C# TimeSpan The Final Frontier: Using InfluxDB on the International Space Station Getting the Current Time in C#: A Guide | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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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Recent citations in the news | Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services AWS announces vector search for Amazon DocumentDB Use headless clusters in Amazon DocumentDB for cost-effective multi-Region resiliency | Amazon Web Services Reduce cost and improve performance by migrating to Amazon DocumentDB 5.0 | Amazon Web Services Game Developer's Guide to Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) Part Three: Operation Best Practices ... provided by Google News | Breaking Down Data Silos: How Apache Doris Streamlines Customer Data Integration Data Analytics: Apache Doris' Impact in Reporting, Tagging, and Data Lake Operations How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse Migrating from ClickHouse to Apache Doris: Boosting OLAP Performance provided by Google News | Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency AWS and InfluxData partner to offer managed time series database Timestream for InfluxDB provided by Google News | Why DDoS Threat Actors Are Shifting Their Tactics Redis Labs Boldly Joins AWS in Dropping Prices From 10 to 40 Percent Why Redis beats Memcached for caching Introducing mcrouter: A memcached protocol router for scaling memcached deployments Memcached DDoS: The biggest, baddest denial of service attacker yet 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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