DBMS > Amazon SimpleDB vs. EsgynDB vs. H2 vs. Splunk vs. TimescaleDB
System Properties Comparison Amazon SimpleDB vs. EsgynDB vs. H2 vs. Splunk vs. TimescaleDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon SimpleDB Xexclude from comparison | EsgynDB Xexclude from comparison | H2 Xexclude from comparison | Splunk Xexclude from comparison | TimescaleDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Hosted simple database service by Amazon, with the data stored in the Amazon Cloud.  There is an unrelated product called SimpleDB developed by Edward Sciore | Enterprise-class SQL-on-Hadoop solution, powered by Apache Trafodion | Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server. | Analytics Platform for Big Data | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS | Search engine | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/simpledb | www.esgyn.cn | www.h2database.com | www.splunk.com | www.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.aws.amazon.com/simpledb | www.h2database.com/html/main.html | docs.splunk.com/Documentation/Splunk | docs.timescale.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Amazon | Esgyn | Thomas Mueller | Splunk Inc. | Timescale | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2007 | 2015 | 2005 | 2003 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.2.220, July 2023 | 2.15.0, May 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license) | commercial Limited free edition and free developer edition available | 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 | C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux | All OS with a Java VM | Linux OS X Solaris Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | no | yes | yes | yes | numerics, strings, booleans, arrays, JSON blobs, geospatial dimensions, currencies, binary data, other complex data types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes All columns are indexed automatically | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | yes | yes | no Splunk Search Processing Language for search commands | yes full PostgreSQL SQL syntax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC | JDBC ODBC | HTTP REST | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Erlang Java PHP Python Ruby Scala | All languages supporting JDBC/ODBC/ADO.Net | Java | C# Java JavaScript PHP Python Ruby | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | Java Stored Procedures | Java Stored Procedures and User-Defined Functions | yes | user defined functions, PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none Sharding must be implemented in the application | Sharding | none | Sharding | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Multi-source replication between multi datacenters | With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database | Multi-source replication | Source-replica replication with hot standby and reads on replicas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency can be specified for read operations | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no Concurrent data updates can be detected by the application | ACID | ACID | no A 'Transaction' in Splunk has a different meaning: grouping related events into a single one for later searching | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | 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 | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users and roles | 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon SimpleDB | EsgynDB | H2 | Splunk | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years Amazon - the rising star in the DBMS market | Enterprise Search Engines almost double their popularity in the last 12 months | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | A Place for Everything – Amazon SimpleDB Amazon DynamoDB Serves Trillions Of Requests Per Month While Counterpart SimpleDB Is No Longer A Listed ... Amazon SimpleDB Expands Web Services Hands-on Tutorial for Getting Started with Amazon SimpleDB An Overview of Amazon Web Services - Cloud Application Architectures [Book] provided by Google News | TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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