DBMS > Amazon DocumentDB vs. Derby vs. Dgraph vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable
System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. Derby vs. Dgraph vs. EsgynDB vs. Google Cloud Bigtable
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | Derby often called Apache Derby, originally IBM Cloudscape; contained in the Java SDK as JavaDB Xexclude from comparison | Dgraph Xexclude from comparison | EsgynDB Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server. | Distributed and scalable native Graph DBMS | Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Relational DBMS | Graph DBMS | Relational DBMS | Key-value store Wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | aws.amazon.com/documentdb | db.apache.org/derby | dgraph.io | www.esgyn.cn | cloud.google.com/bigtable | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | db.apache.org/derby/manuals/index.html | dgraph.io/docs | cloud.google.com/bigtable/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation | Dgraph Labs, Inc. | Esgyn | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2019 | 1997 | 2016 | 2015 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 10.17.1.0, November 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache version 2 | Open Source Apache 2.0 | commercial | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Go | C++, Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | All OS with a Java VM | Linux OS X Windows | Linux | hosted | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | schema-free | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | JDBC | GraphQL query language gRPC (using protocol buffers) API HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | Java | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | Java Stored Procedures | no | Java Stored Procedures | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | none | yes | Sharding | 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 | Source-replica replication | Synchronous replication via Raft | Multi-source replication between multi datacenters | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | no | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-document operations | ACID | ACID | ACID | Atomic single-row operations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles | fine grained access rights according to SQL-standard | no Planned for future releases | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon DocumentDB | Derby often called Apache Derby, originally IBM Cloudscape; contained in the Java SDK as JavaDB | Dgraph | EsgynDB | Google Cloud Bigtable | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Vector search for Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) is now generally available | Amazon Web Services AWS announces Amazon DocumentDB I/O-Optimized AWS announces vector search for Amazon DocumentDB Reduce cost and improve performance by migrating to Amazon DocumentDB 5.0 | Amazon Web Services Mask sensitive Amazon DocumentDB log data with Amazon CloudWatch Logs data protection | Amazon Web Services provided by Google News | JDBC tutorial: Easy installation and setup with Apache Derby Top Database Tools for Java Developers in 2023 Installing Apache Hive 3.1.2 on Windows 10 | by Hadi Fadlallah The Arrival of Java 20 No, Citrix did not kill CloudStack provided by Google News | Dgraph on AWS: Setting up a horizontally scalable graph database | Amazon Web Services Popular Open Source GraphQL Company Dgraph Secures $6M in Seed Round with New Leadership Dgraph Rises to the Top Graph Database on GitHub With 11 G2 Badges and 11M Downloads Dgraph launches Slash GraphQL, a GraphQL-native database Backend-as-a-Service Dgraph Raises $6M in Seed Funding provided by Google News | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Review: Google Bigtable scales with ease Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable provided by Google News |
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