DBMS > Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. Derby vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer
System Properties Comparison Apache Drill vs. Atos Standard Common Repository vs. Derby vs. Hive vs. Microsoft Azure Data Explorer
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Drill Xexclude from comparison | Atos Standard Common Repository 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 | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | 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 | Fully managed big data interactive analytics platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Relational DBMS | Document store Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps) Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | drill.apache.org | atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository | db.apache.org/derby | hive.apache.org | azure.microsoft.com/services/data-explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | drill.apache.org/docs | db.apache.org/derby/manuals/index.html | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation | Atos Convergence Creators | Apache Software Foundation | Apache Software Foundation initially developed by Facebook | Microsoft | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2016 | 1997 | 2012 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1.20.3, January 2023 | 1703 | 10.17.1.0, November 2023 | 3.1.3, April 2022 | cloud service with continuous releases | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | commercial | Open Source Apache version 2 | Open Source Apache Version 2 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Java | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | Linux | All OS with a Java VM | All OS with a Java VM | hosted | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | Schema and schema-less with LDAP views | yes | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | optional | yes | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-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 | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | yes | yes | yes | all fields are automatically indexed | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant | no | yes | SQL-like DML and DDL statements | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC ODBC RESTful HTTP API | LDAP | JDBC | JDBC ODBC Thrift | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C++ | All languages with LDAP bindings | Java | C++ Java PHP Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | no | Java Stored Procedures | yes user defined functions and integration of map-reduce | Yes, possible languages: KQL, Python, R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes | yes | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding cell division | none | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Source-replica replication | selectable replication factor | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | yes query execution via MapReduce | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | none | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | Atomic execution of specific operations | ACID | no | 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 | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Depending on the underlying data source | LDAP bind authentication | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles | Azure Active Directory Authentication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Derby often called Apache Derby, originally IBM Cloudscape; contained in the Java SDK as JavaDB | Hive | Microsoft Azure Data Explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | 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 | 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 | We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ... New Features for graph-match KQL Operator: Enhanced Pattern Matching and Cycle Control | Azure updates provided by Google News |
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