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System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. Datastax Enterprise vs. HEAVY.AI vs. Splice Machine
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Datastax Enterprise Xexclude from comparison | HEAVY.AI  Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 Xexclude from comparison | Splice Machine Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | DataStax Enterprise (DSE) is the always-on, scalable data platform built on Apache Cassandra and designed for hybrid Cloud. DSE integrates graph, search, analytics, administration, developer tooling, and monitoring into a unified platform. | A high performance, column-oriented RDBMS, specifically developed to harness the massive parallelism of modern CPU and GPU hardware | Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store | Wide column store | Relational DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Graph DBMS Spatial DBMS Search engine Vector DBMS | Spatial DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/documentdb | www.datastax.com/products/datastax-enterprise | github.com/heavyai/heavydb www.heavy.ai | splicemachine.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | docs.datastax.com | docs.heavy.ai | splicemachine.com/how-it-works | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | DataStax | HEAVY.AI, Inc. | Splice Machine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2019 | 2011 | 2016 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 6.8, April 2020 | 5.10, January 2022 | 3.1, March 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2; enterprise edition available | Open Source AGPL 3.0, commercial license available | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Datastax Astra DB: Astra DB simplifies cloud-native Cassandra application development for your apps, microservices and functions. Deploy in minutes on AWS, Google Cloud, Azure, and have it managed for you by the experts, with serverless, pay-as-you-go pricing. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | C++ and CUDA | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux OS X | Linux | Linux OS X Solaris Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | 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 | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | Proprietary protocol CQL (Cassandra Query Language) TinkerPop Gremlin with DSE Graph | JDBC ODBC Thrift Vega | JDBC Native Spark Datasource ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | All languages supporting JDBC/ODBC/Thrift Python | C# C++ Java JavaScript (Node.js) Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | no | yes Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding no "single point of failure" | Sharding Round robin | Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-availability zones for high availability, asynchronous replication for up to 15 read replicas | configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing | Multi-source replication | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | yes | no | Yes, via Full Spark Integration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency Tunable Consistency consistency level can be individually decided with each write operation | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-document operations | no Atomicity and isolation are supported for single operations | no | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles | Access rights for users can be defined per object | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon DocumentDB | Datastax Enterprise | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 | Splice Machine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Among the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Annual subscription » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Amazon DocumentDB | Datastax Enterprise | HEAVY.AI Formerly named 'OmniSci', rebranded to 'HEAVY.AI' in March 2022 | Splice Machine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | AWS announces Amazon DocumentDB zero-ETL integration with Amazon OpenSearch Service A hybrid approach for homogeneous migration to an Amazon DocumentDB elastic cluster | Amazon Web Services 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 provided by Google News | DataStax previews new Hyper Converged Data Platform for enterprise AI DataStax Launches New Hyper-Converged Data Platform Giving Enterprises the Complete Modern Data Center Suite ... DataStax and LlamaIndex Partner to Make Building RAG Applications Easier than Ever for GenAI Developers DataStax Introduces Enhanced RAG Capabilities Through Astra DB and NVIDIA Tech DataStax goes vector searching with Astra DB – Blocks and Files provided by Google News | HEAVY.AI: The Fastest Analytics and Location Intelligence Platform Big Data Analytics: A Game Changer for Infrastructure HEAVY.AI Launches HEAVY 7.0, Introducing Real-Time Machine Learning Capabilities HEAVY.AI Partners with Bain, Maxar, and Nvidia to Provide Digital Twins for Telecom Networks Making the most of geospatial intelligence provided by Google News | Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ... Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering Splice Machine scores $15M to make Hadoop run in real time provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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