DBMS > Amazon DocumentDB vs. GeoMesa vs. MarkLogic vs. Sadas Engine vs. Teradata Aster
System Properties Comparison Amazon DocumentDB vs. GeoMesa vs. MarkLogic vs. Sadas Engine vs. Teradata Aster
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon DocumentDB Xexclude from comparison | GeoMesa Xexclude from comparison | MarkLogic Xexclude from comparison | Sadas Engine Xexclude from comparison | Teradata Aster Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | Operational and transactional Enterprise NoSQL database | SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments | Platform for big data analytics on multistructured data sources and types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store | Spatial DBMS | Document store Native XML DBMS RDF store  as of version 7Search engine | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/documentdb | www.geomesa.org | www.marklogic.com | www.sadasengine.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | aws.amazon.com/documentdb/resources | www.geomesa.org/documentation/stable/user/index.html | docs.marklogic.com | www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | CCRi and others | MarkLogic Corp. | SADAS s.r.l. | Teradata | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2019 | 2014 | 2001 | 2006 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 4.0.5, February 2024 | 11.0, December 2022 | 8.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache License 2.0 | commercial restricted free version is available | commercial free trial version available | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | C++ | C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux OS X Windows | AIX Linux Windows | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | schema-free Schema can be enforced | yes | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no | yes in Aster File Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | no | yes SQL92 | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | proprietary protocol using JSON (MongoDB compatible) | Java API Node.js Client API ODBC proprietary Optic API Proprietary Query API, introduced with version 9RESTful HTTP API SPARQL WebDAV XDBC XQuery XSLT | JDBC ODBC Proprietary protocol | ADO.NET JDBC ODBC OLE DB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | .Net C C# C++ Groovy Java PHP Python | C C# C++ Java Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes via XQuery or JavaScript | no | R packages | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | depending on storage layer | Sharding | horizontal partitioning | 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 | depending on storage layer | yes | none | yes Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | yes | yes via Hadoop Connector, HDFS Direct Access and in-database MapReduce jobs | no | yes SQL Map-Reduce Framework | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | depending on storage layer | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no typically not used, however similar functionality with DBRef possible | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-document operations | no | ACID can act as a resource manager in an XA/JTA transaction | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes, with Range Indexes | yes managed by 'Learn by Usage' | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles | yes depending on the DBMS used for storage | Role-based access control at the document and subdocument levels | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | 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 | MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024 ABN AMRO Moves Progress-Powered Credit Store App to Azure Cloud; Achieves 40% Faster Data Processing, Lower ... Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes Progress's $355m move for MarkLogic sets the tone for 2023 Progress to acquire PE-backed data platform MarkLogic for $355m provided by Google News | Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon Teradata Aster gets graph database, HDFS-compatible file store Northwestern University Graduate Students Take on Big Data Using Teradata Aster Discovery Platform in Hackathon Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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