DBMS > Amazon DocumentDB vs. Apache Phoenix vs. ClickHouse vs. Spark SQL vs. Trino
System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. Apache Phoenix vs. ClickHouse vs. Spark SQL vs. Trino
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Apache Phoenix Xexclude from comparison | ClickHouse Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Trino Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase | A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering. | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Fast distributed SQL query engine for big data analytics. Forked from Presto and originally named PrestoSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Time Series DBMS | Document store Key-value store Spatial DBMS Search engine Time Series DBMS Wide column store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | aws.amazon.com/documentdb | phoenix.apache.org | clickhouse.com | spark.apache.org/sql | trino.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | phoenix.apache.org | clickhouse.com/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | trino.io/broadcast trino.io/docs/current | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Social network pages | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation | Clickhouse Inc. | Apache Software Foundation | Trino Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2019 | 2014 | 2016 | 2014 | 2012 2020 rebranded from PrestoSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019 | v24.4.1.2088-stable, May 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache Version 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. |
| Starburst Galaxy offers a feature-rich user interface to connect all your data sources, manage your Trino clusters, and query your data. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | C++ | Scala | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux Unix Windows | FreeBSD Linux macOS | Linux OS X Windows | Linux macOS for devlopment | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes late-bound, schema-on-read capabilities | yes | yes | 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | no | depending on connected data-source | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes | Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions) | SQL-like DML and DDL statements | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | JDBC | gRPC HTTP REST JDBC MySQL wire protocol ODBC PostgreSQL wire protocol Proprietary protocol | JDBC ODBC | JDBC RESTful HTTP API Trino CLI | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | C C# C++ Go Groovy Java PHP Python Scala | C# 3rd party library C++ Elixir 3rd party library Go 3rd party library Java 3rd party library JavaScript (Node.js) 3rd party library Kotlin 3rd party library Nim 3rd party library Perl 3rd party library PHP 3rd party library Python 3rd party library R 3rd party library Ruby 3rd party library Rust Scala 3rd party library | Java Python R Scala | Go Java JavaScript (Node.js) Python R Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | user defined functions | yes | no | yes, depending on connected data-source | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | key based and custom | yes, utilizing Spark Core | depending on connected data-source | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages. | none | depending on connected data-source | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | Hadoop integration | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency | Immediate Consistency | depending on connected data-source | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | no | no | depending on connected data-source | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | depending on connected data-source | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles | Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy | Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication. | no | SQL standard access control | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon DocumentDB | Apache Phoenix | ClickHouse | Spark SQL | Trino | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Trino is the fastest open source, massively parallel processing SQL query engine... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | High performance analtyics and data processing of very large data sets Powerful ANSI... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Performant analytics query engine for data warehouses, data lakes, and data lakehouses... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Trino is widely adopted across the globe as freely-available open source software.... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | 33000+ commits in GitHub 8200+ stargazers in GitHub 1200+ pull requests merged in... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Trino is an open source project and usage is therefore free. Commercial offerings... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Big names round out the Trino Fest 2024 lineup 59: Querying Trino with Java and jOOQ A sneak peek of Trino Fest 2024 Time travel in Delta Lake connector 58: Understanding your users with Trino and Mitzu | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics. » more DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon DocumentDB | Apache Phoenix | ClickHouse | Spark SQL | Trino | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 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 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 | Why Clickhouse Should Be Your Next Database ClickHouse Cloud & Amazon S3 Express One Zone: Making a blazing fast analytical database even faster | Amazon ... A 1000x Faster Database Solution: ClickHouse’s Aaron Katz ClickHouse Announces Launch of ClickPipes From Open Source to SaaS: the Journey of ClickHouse 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 | The Perfect AI Storage: Trino From Facebook And Iceberg From Netflix? Starburst Brings Dataframes Into Trino Platform Speed Trino Queries with These Performance-Tuning Tips Query big data with resilience using Trino in Amazon EMR with Amazon EC2 Spot Instances for less cost | Amazon ... A look at Presto, Trino SQL query engines provided by Google News |
Share this page