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System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. Databricks vs. MonetDB vs. Qdrant
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Databricks Xexclude from comparison | MonetDB Xexclude from comparison | Qdrant Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark. | A relational database management system that stores data in columns | A high-performance vector database with neural network or semantic-based matching | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store | Document store Relational DBMS | Relational DBMS | Vector DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/documentdb | www.databricks.com | www.monetdb.org | github.com/qdrant/qdrant qdrant.tech | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | docs.databricks.com | www.monetdb.org/Documentation | qdrant.tech/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Databricks | MonetDB BV | Qdrant | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2019 | 2013 | 2004 | 2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | Dec2023 (11.49), December 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License  Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Mozilla Public License 2.0 | Open Source Apache Version 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C | Rust | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | hosted | FreeBSD Linux OS X Solaris Windows | Docker Linux macOS Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | yes | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | Numbers, Strings, Geo, Boolean | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | yes Keywords, numberic ranges, geo, full-text | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | with Databricks SQL | yes SQL 2003 with some extensions | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC native C library MAPI library (MonetDB application programming interface)ODBC | gRPC OpenAPI 3.0 RESTful HTTP/JSON API OpenAPI 3.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | Python R Scala | C C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby | .Net Go Java JavaScript (Node.js) Python Rust | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | user defined functions and aggregates | yes, in SQL, C, R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding via remote tables | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | none Source-replica replication available in experimental status | Collection-level replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency, tunable consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-document operations | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles | fine grained access rights according to SQL-standard | Key-based authentication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon DocumentDB | Databricks | MonetDB | Qdrant | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon DocumentDB | Databricks | MonetDB | Qdrant | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | A hybrid approach for homogeneous migration to an Amazon DocumentDB elastic cluster | Amazon Web Services Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services Use LangChain and vector search on Amazon DocumentDB to build a generative AI chatbot | Amazon Web Services 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 provided by Google News | Databricks is Taking the Ultimate Risk of Building 'USB for AI' – AIM The Three Big Announcements by Databricks AI Team in June 2024 Databricks launches LakeFlow to help its customers build their data pipelines Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads provided by Google News | In 2024 the MonetDB Foundation was established for the preservation, maintenance and further development of the ... MonetDB Secures Investment From (and Partners With) ServiceNow PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho MonetDB Solutions secures investment from ServiceNow provided by Google News | Open source vector database startup Qdrant raises $28M Qdrant Raises $28M to Advance Massive-Scale AI Applications Qdrant Hybrid Cloud is Now Available for OCI Customers: Managed Vector Search Engine for Data-Sensitive AI ... Qdrant offers managed vector database for hybrid clouds Why Vector Data Services For AI Are A Moveable Feast provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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