DBMS > Apache Doris vs. Apache IoTDB vs. Netezza vs. Prometheus vs. Vitess
System Properties Comparison Apache Doris vs. Apache IoTDB vs. Netezza vs. Prometheus vs. Vitess
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Doris Xexclude from comparison | Apache IoTDB Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | Prometheus Xexclude from comparison | Vitess Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | An MPP-based analytics DBMS embracing the MySQL protocol | An IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and Flink | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Open-source Time Series DBMS and monitoring system | Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | doris.apache.org github.com/apache/doris | iotdb.apache.org | www.ibm.com/products/netezza | prometheus.io | vitess.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | github.com/apache/doris/wiki | iotdb.apache.org/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html | prometheus.io/docs | vitess.io/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation, originally contributed from Baidu | Apache Software Foundation | IBM | The Linux Foundation, PlanetScale | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2017 | 2018 | 2000 | 2015 | 2013 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1.2.2, February 2023 | 1.1.0, April 2023 | 15.0.2, December 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache Version 2.0, commercial licenses available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Java | Go | Go | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux | All OS with a Java VM (>= 1.8) | Linux included in appliance | Linux Windows | Docker Linux macOS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | Numeric data only | 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 Import of XML data possible | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | SQL-like query language | yes | no | yes with proprietary extensions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC MySQL client | JDBC Native API | JDBC ODBC OLE DB | RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET JDBC MySQL protocol ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Java | C C# C++ Go Java Python Scala | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | .Net C++ Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Python Ruby | Ada C C# C++ D Delphi Eiffel Erlang Haskell Java JavaScript (Node.js) Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | yes | yes | no | yes proprietary syntax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning | horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId) | Sharding | Sharding | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | none | selectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicas | Source-replica replication | yes by Federation | Multi-source replication Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | Integration with Hadoop and Spark | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Strong Consistency with Raft | none | Eventual Consistency across shards Immediate Consistency within a shard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | yes not for MyISAM storage engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | ACID at shard level | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes table locks or row locks depending on storage engine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | yes | Users with fine-grained authorization concept | no | Users with fine-grained authorization concept no user groups or roles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Doris | Apache IoTDB | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | Prometheus | Vitess | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Streamlining Data Operations: How a Grocery Chain Optimizes Workloads with Apache Doris Using Arrow Flight SQL Protocol in Apache Doris 2.1 For Super Fast Data Transfer How to Digest 15 Billion Logs Per Day and Keep Big Queries Within 1 Second Breaking Down Data Silos: How Apache Doris Streamlines Customer Data Integration Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse provided by Google News | TsFile: A Standard Format for IoT Time Series Data AMD EPYC 8324P / 8324PN Siena 32-Core Siena Linux Server Performance Review Apache Promotes IoT Database Project Benchmarking The Performance Impact To AMD Inception Mitigations IoTDB Provides Data Management for Industrial Edge IT provided by Google News | IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services Netezza Performance Server IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick provided by Google News | VTEX scales to 150 million metrics using Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services VictoriaMetrics Offers Prometheus Replacement for Time Series Monitoring Linux System Monitoring with Prometheus, Grafana, and collectd Consider Grafana vs. Prometheus for your time-series tools How to reduce Istio sidecar metric cardinality with Amazon Managed Service for Prometheus | Amazon Web Services provided by Google News | Vitess, the database clustering system powering YouTube, graduates CNCF incubation PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes With Vitess 4.0, database vendor matures cloud-native platform Massively Scaling MySQL Using Vitess provided by Google News |
Share this page