DBMS > Amazon DynamoDB vs. EsgynDB vs. Geode vs. Spark SQL vs. Trafodion
System Properties Comparison Amazon DynamoDB vs. EsgynDB vs. Geode vs. Spark SQL vs. Trafodion
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DynamoDB Xexclude from comparison | EsgynDB Xexclude from comparison | Geode Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Trafodion Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Trafodion has been retired in 2021. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Hosted, scalable database service by Amazon with the data stored in Amazons cloud | Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion | Geode is a distributed data container, pooling memory, CPU, network resources, and optionally local disk across multiple processes | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Transactional SQL-on-Hadoop DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Key-value store | Relational DBMS | Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | aws.amazon.com/dynamodb | www.esgyn.cn | geode.apache.org | spark.apache.org/sql | trafodion.apache.org | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.aws.amazon.com/dynamodb | geode.apache.org/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | trafodion.apache.org/documentation.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon | Esgyn | Originally developed by Gemstone. They outsourced the project to Apache in 2015 but still deliver a commercial version as Gemfire. | Apache Software Foundation | Apache Software Foundation, originally developed by HP | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2015 | 2002 | 2014 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1.1, February 2017 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 2.3.0, February 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial free tier for a limited amount of database operations | commercial | Open Source Apache Version 2; commercial licenses available as Gemfire | Open Source Apache 2.0 | 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 | C++, Java | Java | Scala | C++, Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux | All OS with a Java VM the JDK (8 or later) is also required | Linux OS X Windows | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | schema-free | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes | SQL-like query language (OQL) | SQL-like DML and DDL statements | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC | Java Client API Memcached protocol RESTful HTTP API | JDBC ODBC | ADO.NET JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net ColdFusion Erlang Groovy Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net | .Net All JVM based languages C++ Groovy Java Scala | Java Python R Scala | All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | Java Stored Procedures | user defined functions | no | Java Stored Procedures | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes by integration with AWS Lambda | no | yes Cache Event Listeners | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Multi-source replication between multi datacenters | Multi-source replication | none | yes, via HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | yes | no | yes via user defined functions and HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency can be specified for read operations | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ACID | yes, on a single node | no | 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. | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights per client and object definable | no | 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 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 | EsgynDB | Geode | Spark SQL | Trafodion | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Uber Migrates 1 Trillion Records from DynamoDB to LedgerStore to Save $6 Million Annually Freecharge lowered their identity management system cost and improved scaling by switching to Amazon DynamoDB ... Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services 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 | This is how much one of the most expensive gems costs at the Tucson gem show Victor I. Cazares Wants NYTW to Call for Ceasefire in Gaza Reactive Event Processing with Apache Geode 1. Introduction to Pivotal GemFire In-Memory Data Grid and Apache Geode - Scaling Data Services with Pivotal ... Where Does Apache Geode Fit in CQRS Architectures? 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 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | Evaluating HTAP Databases for Machine Learning Applications Low-latency, distributed database architectures are critical for emerging fog applications provided by Google News |
Share this page