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System Properties Comparison Amazon SimpleDB vs. Google Cloud Firestore vs. ScyllaDB vs. Spark SQL vs. Stardog
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Amazon SimpleDB Xexclude from comparison | Google Cloud Firestore Xexclude from comparison | ScyllaDB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Stardog 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 | Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products. | Cassandra and DynamoDB compatible wide column store | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store | Document store | Wide column store | Relational DBMS | Graph DBMS RDF store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | aws.amazon.com/simpledb | firebase.google.com/products/firestore | www.scylladb.com | spark.apache.org/sql | www.stardog.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.aws.amazon.com/simpledb | firebase.google.com/docs/firestore | docs.scylladb.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | docs.stardog.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Amazon | ScyllaDB | Apache Software Foundation | Stardog-Union | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2007 | 2017 | 2015 | 2014 | 2010 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | ScyllaDB Open Source 5.4.1, January 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 7.3.0, May 2020 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Open Source (AGPL), commercial license available | Open Source Apache 2.0 | commercial 60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++ | Scala | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | hosted | Linux | Linux OS X Windows | Linux macOS Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free | schema-free | yes | schema-free and OWL/RDFS-schema support | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | no | 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 Import/export of XML data possible | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes All columns are indexed automatically | yes | yes cluster global secondary indices | no | yes supports real-time indexing in full-text and geospatial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | no | SQL-like DML and DDL statements (CQL) | SQL-like DML and DDL statements | Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP API | Android gRPC (using protocol buffers) API iOS JavaScript API RESTful HTTP API | Proprietary protocol (CQL) compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language) RESTful HTTP API (DynamoDB compatible) Thrift | JDBC ODBC | GraphQL query language HTTP API Jena RDF API OWL RDF4J API Sesame REST HTTP Protocol SNARL SPARQL Spring Data Stardog Studio TinkerPop 3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Erlang Java PHP Python Ruby Scala | Go Java JavaScript JavaScript (Node.js) Objective-C Python | For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby | Java Python R Scala | .Net Clojure Groovy Java JavaScript Python Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes, Firebase Rules & Cloud Functions | yes, Lua | no | user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes, with Cloud Functions | no | no | yes via event handlers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none Sharding must be implemented in the application | Sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Multi-source replication | selectable replication factor Representation of geographical distribution of servers is possible | none | Multi-source replication in HA-Cluster | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | Using Cloud Dataflow | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency can be specified for read operations | Immediate Consistency | Eventual Consistency Tunable Consistency can be individually decided for each write operation | Immediate Consistency in HA-Cluster | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | yes relationships in graphs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no Concurrent data updates can be detected by the application | yes | no Atomicity and isolation are supported for single operations | 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. | yes in-memory tables | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles can be defined via the AWS Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth. | Access rights for users can be defined per object | no | Access rights for users and roles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Amazon SimpleDB | Google Cloud Firestore | ScyllaDB | Spark SQL | Stardog | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| DB-Engines blog posts | The popularity of cloud-based DBMSs has increased tenfold in four years Amazon - the rising star in the DBMS market | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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