DBMS > Amazon DynamoDB vs. Atos Standard Common Repository vs. Datomic vs. HyperSQL vs. InfluxDB
System Properties Comparison Amazon DynamoDB vs. Atos Standard Common Repository vs. Datomic vs. HyperSQL vs. InfluxDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon DynamoDB Xexclude from comparison | Atos Standard Common Repository Xexclude from comparison | Datomic Xexclude from comparison | HyperSQL  also known as HSQLDB Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Hosted, scalable database service by Amazon with the data stored in Amazons cloud | Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks | Datomic builds on immutable values, supports point-in-time queries and uses 3rd party systems for durability | Multithreaded, transactional RDBMS written in Java also known as HSQLDB | DBMS for storing time series, events and metrics | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store Key-value store | Document store Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS with GEO package | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | aws.amazon.com/dynamodb | atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository | www.datomic.com | hsqldb.org | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.aws.amazon.com/dynamodb | docs.datomic.com | hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html | docs.influxdata.com/influxdb | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Amazon | Atos Convergence Creators | Cognitect | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2016 | 2012 | 2001 | 2013 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 1703 | 1.0.6735, June 2023 | 2.7.2, June 2023 | 2.7.6, April 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial free tier for a limited amount of database operations | commercial | commercial limited edition free | Open Source based on BSD license | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | Java | Java, Clojure | Java | Go | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux | All OS with a Java VM | All OS with a Java VM Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes | Linux OS X through Homebrew | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | Schema and schema-less with LDAP views | yes | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | optional | yes | yes | Numeric data and Strings | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | no | no | yes | SQL-like query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API | LDAP | RESTful HTTP API | HTTP API JDBC via HTTP JDBC ODBC | HTTP API JSON over UDP | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net ColdFusion Erlang Groovy Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | All languages with LDAP bindings | Clojure Java | All languages supporting JDBC/ODBC Java | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes Transaction Functions | Java, SQL | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes by integration with AWS Lambda | yes | By using transaction functions | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding cell division | none But extensive use of caching in the application peers | none | Sharding in enterprise version only | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | yes | none But extensive use of caching in the application peers | none | selectable replication factor in enterprise version only | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency can be specified for read operations | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID ACID across one or more tables within a single AWS account and region | Atomic execution of specific operations | ACID | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others) | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes recommended only for testing and development | yes | yes Depending on used storage engine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | LDAP bind authentication | no | fine grained access rights according to SQL-standard | simple rights management via user accounts | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon DynamoDB | Atos Standard Common Repository | Datomic | HyperSQL also known as HSQLDB | InfluxDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | An Introductory Guide to Grafana Alerts What to Expect When You’re Expecting InfluxDB: A Guide Introduction to Apache Iceberg Converting Timestamp to Date in Java A Detailed Guide to C# TimeSpan | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon DynamoDB | Atos Standard Common Repository | Datomic | HyperSQL also known as HSQLDB | InfluxDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years Increased popularity for consuming DBMS services out of the cloud | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? Uber Migrates 1 Trillion Records from DynamoDB to LedgerStore to Save $6 Million Annually Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services Continuously replicate Amazon DynamoDB changes to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS Lambda | Amazon ... Migrating Uber's Ledger Data from DynamoDB to LedgerStore Zendesk Moves from DynamoDB to MySQL and S3 to Save over 80% in Costs provided by Google News Stanchion Turns SQLite Into A Column Store Nubank buys firm behind Clojure programming language Zoona Case Study Architecting Software for Leverage TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach provided by Google News HyperSQL DataBase flaw leaves library vulnerable to RCE Introduction to JDBC with HSQLDB tutorial provided by Google News Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency AWS and InfluxData partner to offer managed time series database Timestream for InfluxDB provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
