DBMS > Amazon DynamoDB vs. Redis vs. Spark SQL vs. Splice Machine
System Properties Comparison Amazon DynamoDB vs. Redis vs. Spark SQL vs. Splice Machine
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon DynamoDB Xexclude from comparison | Redis Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Splice Machine Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Hosted, scalable database service by Amazon with the data stored in Amazons cloud | Popular in-memory data platform used as a cache, message broker, and database that can be deployed on-premises, across clouds, and hybrid environments Redis focuses on performance so most of its design decisions prioritize high performance and very low latencies. | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Key-value store | Key-value store Multiple data types and a rich set of operations, as well as configurable data expiration, eviction and persistence | Relational DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store with RedisJSON Graph DBMS with RedisGraph Spatial DBMS Search engine with RediSearch Time Series DBMS with RedisTimeSeries Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | aws.amazon.com/dynamodb | redis.com redis.io | spark.apache.org/sql | splicemachine.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.aws.amazon.com/dynamodb | docs.redis.com/latest/index.html redis.io/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | splicemachine.com/how-it-works | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon | Redis project core team, inspired by Salvatore Sanfilippo Development sponsored by Redis Inc. | Apache Software Foundation | Splice Machine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2009 | 2014 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 7.2.5, May 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 3.1, March 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial free tier for a limited amount of database operations | Open Source source-available extensions (modules), commercial licenses for Redis Enterprise | Open Source Apache 2.0 | Open Source AGPL 3.0, commercial license available | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Aiven for Redis: Fully managed in-memory key-value store for all your caching and speedy lookup needs. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C | Scala | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | BSD Linux OS X Windows ported and maintained by Microsoft Open Technologies, Inc. | Linux OS X Windows | Linux OS X Solaris Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | partial Supported data types are strings, hashes, lists, sets and sorted sets, bit arrays, hyperloglogs and geospatial indexes | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes with RediSearch module | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | with RediSQL module | SQL-like DML and DDL statements | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | RESTful HTTP API | proprietary protocol RESP - REdis Serialization Protocol | JDBC ODBC | JDBC Native Spark Datasource ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net ColdFusion Erlang Groovy Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | C C# C++ Clojure Crystal D Dart Elixir Erlang Fancy Go Haskell Haxe Java JavaScript (Node.js) Lisp Lua MatLab Objective-C OCaml Pascal Perl PHP Prolog Pure Data Python R Rebol Ruby Rust Scala Scheme Smalltalk Swift Tcl Visual Basic | Java Python R Scala | C# C++ Java JavaScript (Node.js) Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | Lua; Redis Functions coming in Redis 7 (slides and Github) | no | yes Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes by integration with AWS Lambda | publish/subscribe channels provide some trigger functionality; RedisGears | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding Automatic hash-based sharding with support for hash-tags for manual sharding | yes, utilizing Spark Core | Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Multi-source replication with Redis Enterprise Pack Source-replica replication Chained replication is supported | none | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no may be implemented via Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) | through RedisGears | Yes, via Full Spark Integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency can be specified for read operations | Eventual Consistency Causal consistency can be enabled in Active-Active databases Strong consistency with Redis Raft Strong eventual consistency with Active-Active | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | 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 | Atomic execution of command blocks and scripts and optimistic locking | no | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes Data access is serialized by the server | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes Configurable mechanisms for persistency via snapshots and/or operations logs | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | Access Control Lists (ACLs): redis.io/docs/management/security/acl LDAP and Role-Based Access Control (RBAC) for Redis Enterprise Mutual TLS authentication: redis.io/docs/management/security/encryption Password-based authentication | no | Access rights for users, groups and roles 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 | Aiven for Redis: Fully managed in-memory key-value store for all your caching and speedy lookup needs.
» more Redisson PRO: The ultra-fast Redis Java Client. » more CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more Navicat for Redis: the award-winning Redis management tool with an intuitive and powerful graphical interface. » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Amazon DynamoDB | Redis | Spark SQL | Splice Machine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2018 MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking MongoDB is the DBMS of the year, defending the title from last year | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | AWS announces Amazon DynamoDB zero-ETL integration with Amazon OpenSearch Service Simplify cross-account access control with Amazon DynamoDB using resource-based policies | Amazon Web Services Simplify private connectivity to Amazon DynamoDB with AWS PrivateLink | Amazon Web Services Introducing configurable maximum throughput for Amazon DynamoDB on-demand | Amazon Web Services A new and improved AWS CDK construct for Amazon DynamoDB tables | Amazon Web Services provided by Google News | Redis moves to source-available licenses Redis switches licenses, acquires Speedb to go beyond its core in-memory database Redis expands data management capabilities with Speedb acquisition – Blocks and Files In-memory database Redis wants to dabble in disk Linux Foundation Backs 'Valkey' Open-Source Fork of Redis provided by Google News | Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) provided by Google News | Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ... Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering Splice Machine scores $15M to make Hadoop run in real time provided by Google News |
Share this page