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System Properties Comparison Amazon SimpleDB vs. Google Cloud Spanner vs. Microsoft Access vs. Splice Machine vs. XTDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Amazon SimpleDB Xexclude from comparison | Google Cloud Spanner Xexclude from comparison | Microsoft Access Xexclude from comparison | Splice Machine Xexclude from comparison | XTDB formerly named Crux 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 | A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play. | Microsoft Access combines a backend RDBMS (JET / ACE Engine) with a GUI frontend for data manipulation and queries. The Access frontend is often used for accessing other datasources (DBMS, Excel, etc.) | Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark | A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Document store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | aws.amazon.com/simpledb | cloud.google.com/spanner | www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/access | splicemachine.com | github.com/xtdb/xtdb www.xtdb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.aws.amazon.com/simpledb | cloud.google.com/spanner/docs | developer.microsoft.com/en-us/access | splicemachine.com/how-it-works | www.xtdb.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon | Microsoft | Splice Machine | Juxt Ltd. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2007 | 2017 | 1992 | 2014 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1902 (16.0.11328.20222), March 2019 | 3.1, March 2021 | 1.19, September 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial Bundled with Microsoft Office | Open Source AGPL 3.0, commercial license available | Open Source MIT License | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | Java | Clojure | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | hosted | Windows Not a real database server, but making use of DLLs | Linux OS X Solaris Windows | All OS with a Java 8 (and higher) VM Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | yes | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | no | yes | yes | yes | yes, extensible-data-notation format | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 All columns are indexed automatically | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes Query statements complying to ANSI 2011 | yes but not compliant to any SQL standard | yes | limited SQL, making use of Apache Calcite | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | RESTful HTTP API | gRPC (using protocol buffers) API JDBC At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements. RESTful HTTP API | ADO.NET DAO ODBC OLE DB | JDBC Native Spark Datasource ODBC | HTTP REST JDBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C C++ Erlang Java PHP Python Ruby Scala | Go Java JavaScript (Node.js) Python | C C# C++ Delphi Java (JDBC-ODBC) VBA Visual Basic.NET | C# C++ Java JavaScript (Node.js) Python R Scala | Clojure Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes since Access 2010 using the ACE-engine | yes Java | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | yes since Access 2010 using the ACE-engine | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none Sharding must be implemented in the application | Sharding | none | Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Multi-source replication with 3 replicas for regional instances. | none | Multi-source replication Source-replica replication | yes, each node contains all data | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes using Google Cloud Dataflow | no | Yes, via Full Spark Integration | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no Concurrent data updates can be detected by the application | ACID Strict serializable isolation | ACID but no files for transaction logging | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes but no files for transaction logging | yes | yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | 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 (IAM) | no a simple user-level security was built in till version Access 2003 | 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 servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Amazon SimpleDB | Google Cloud Spanner | Microsoft Access | Splice Machine | XTDB formerly named Crux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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 ... Hands-on Tutorial for Getting Started with Amazon SimpleDB Amazon SimpleDB Expands Web Services An Overview of Amazon Web Services - Cloud Application Architectures [Book] provided by Google News | Google's Cloud Spanner Now Spans Continents … Like It's Supposed to Do Google Improves Cloud Spanner: More Compute and Storage without Price Increase Google turns up the heat on AWS, claims Cloud Spanner is half the cost of DynamoDB Google makes its Cloud Spanner database service faster and more cost-efficient Google Spanner: When Do You Need to Move to It? provided by Google News | Abusing Microsoft Access "Linked Table" Feature to Perform NTLM Forced Authentication Attacks - Check Point Research Hackers Exploit Microsoft Access Feature to Steal Windows User’s NTLM Tokens After installing Navisworks, Office 2016 (32-bit) applications stopped launching MS access program to increase awareness and independence of those living with MS and disability How to Connect MS Access to MySQL via ODBC Driver provided by Google News | Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering New Splice Machine RDBMS unites OLTP and OLAP Big Data News: Splice Machine, Carpathia, Altiscale, DataGravity Hadoop-based RDBMS Now Available from Splice provided by Google News |
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