DBMS > Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. Blazegraph vs. Derby vs. Hive
System Properties Comparison Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. Blazegraph vs. Derby vs. Hive
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Drill Xexclude from comparison | Atos Standard Common Repository Xexclude from comparison | Blazegraph Xexclude from comparison | Derby  often called Apache Derby, originally IBM Cloudscape; contained in the Java SDK as JavaDB Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking. | Amazon has acquired Blazegraph's domain and (probably) product. It is said that Amazon Neptune is based on Blazegraph. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage | Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks | High-performance graph database supporting Semantic Web (RDF/SPARQL) and Graph Database (tinkerpop3, blueprints, vertex-centric) APIs with scale-out and High Availability. | Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server. | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store Relational DBMS | Document store Key-value store | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | drill.apache.org | atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository | blazegraph.com | db.apache.org/derby | hive.apache.org | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | drill.apache.org/docs | wiki.blazegraph.com | db.apache.org/derby/manuals/index.html | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation | Atos Convergence Creators | Blazegraph | Apache Software Foundation | Apache Software Foundation initially developed by Facebook | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2016 | 2006 | 1997 | 2012 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 1.20.3, January 2023 | 1703 | 2.1.5, March 2019 | 10.17.1.0, November 2023 | 3.1.3, April 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | commercial | Open Source extended commercial license available | Open Source Apache version 2 | Open Source Apache Version 2 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | Java | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Windows | Linux | Linux OS X Windows | All OS with a Java VM | All OS with a Java VM | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | Schema and schema-less with LDAP views | schema-free | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | optional | yes RDF literal types | 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 | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant | no | SPARQL is used as query language | yes | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC ODBC RESTful HTTP API | LDAP | Java API RESTful HTTP API SPARQL QUERY SPARQL UPDATE TinkerPop 3 | JDBC | JDBC ODBC Thrift | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C++ | All languages with LDAP bindings | .Net C C++ Java JavaScript PHP Python Ruby | Java | C++ Java PHP Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | no | yes | Java Stored Procedures | yes user defined functions and integration of map-reduce | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding cell division | Sharding | none | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | yes | Source-replica replication | selectable replication factor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | no | yes query execution via MapReduce | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | none | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Eventual Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | yes Relationships in Graphs | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | Atomic execution of specific operations | ACID | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | Depending on the underlying data source | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | Depending on the underlying data source | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Depending on the underlying data source | LDAP bind authentication | Security and Authentication via Web Application Container (Tomcat, Jetty) | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and 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 Drill | Atos Standard Common Repository | Blazegraph | Derby often called Apache Derby, originally IBM Cloudscape; contained in the Java SDK as JavaDB | Hive | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? MapR to Speak on Stream Processing Systems, Apache Spark and Drill at Industry Events in January Apache Drill vs. Apache Spark — Which SQL query engine is better for you? Apache Drill case study: A tutorial on processing CSV files Apache Drill Poised to Crack Tough Data Challenges Apache Drill Eliminates ETL, Data Transformation for MapR Database provided by Google News Infographic: What makes a Mobile Operator's setup future proof? provided by Google News Back to the future: Does graph database success hang on query language? Harnessing GPUs Delivers a Big Speedup for Graph Analytics This AI Paper Introduces A Comprehensive RDF Dataset With Over 26 Billion Triples Covering Scholarly Data Across All Scientific Disciplines Faster with GPUs: 5 turbocharged databases provided by Google News JDBC tutorial: Easy installation and setup with Apache Derby Installing Apache Hive 3.1.2 on Windows 10 | by Hadi Fadlallah The Arrival of Java 20 The Apache® Software Foundation Announces 18 Years of Open Source Leadership No, Citrix did not kill CloudStack provided by Google News Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ... Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0 Altiscale Becomes First Hadoop-as-a-Service to Deliver Apache Hive 0.13 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
