DBMS > Amazon DocumentDB vs. GeoMesa vs. Greenplum vs. InfinityDB vs. Spark SQL
System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. GeoMesa vs. Greenplum vs. InfinityDB vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | GeoMesa Xexclude from comparison | Greenplum Xexclude from comparison | InfinityDB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Fast, scalable, highly available, and fully managed MongoDB-compatible database service | GeoMesa is a distributed spatio-temporal DBMS based on various systems as storage layer. | Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image. | A Java embedded Key-Value Store which extends the Java Map interface | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Spatial DBMS | Relational DBMS | Key-value store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | aws.amazon.com/documentdb | www.geomesa.org | greenplum.org | boilerbay.com | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html | docs.greenplum.org | boilerbay.com/infinitydb/manual | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | CCRi and others | Pivotal Software Inc. | Boiler Bay Inc. | Apache Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2019 | 2014 | 2005 | 2002 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 5.0.0, May 2024 | 7.0.0, September 2023 | 4.0 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache License 2.0 | Open Source Apache 2.0 | commercial | 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 | Scala | Java | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux | All OS with a Java VM | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | yes | yes nested virtual Java Maps, multi-value, logical ‘tuple space’ runtime Schema upgrade | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes all Java primitives, Date, CLOB, BLOB, huge sparse arrays | 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 | yes since Version 4.2 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | no manual creation possible, using inversions based on multi-value capability | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | no | yes | no | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | JDBC ODBC | Access via java.util.concurrent.ConcurrentNavigableMap Interface Proprietary API to InfinityDB ItemSpace (boilerbay.com/docs/ItemSpaceDataStructures.htm) | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | C Java Perl Python R | Java | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | depending on storage layer | Sharding | 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 | depending on storage layer | Source-replica replication | none | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | depending on storage layer | Immediate Consistency | Immediate Consistency READ-COMMITTED or SERIALIZED | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | no | yes | no manual creation possible, using inversions based on multi-value capability | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-document operations | no | ACID | ACID Optimistic locking for transactions; no isolation for bulk loads | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | depending on storage layer | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles | yes depending on the DBMS used for storage | fine grained access rights according to SQL-standard | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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 | 1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book] VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database Greenplum 6 ventures outside the analytic box | ZDNET Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some 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 Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) provided by Google News |
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