DBMS > Apache Drill vs. CouchDB vs. Databricks vs. jBASE
System Properties Comparison Apache Drill vs. CouchDB vs. Databricks vs. jBASE
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Drill Xexclude from comparison | CouchDB stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" Xexclude from comparison | Databricks Xexclude from comparison | jBASE Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Schema-free SQL Query Engine for Hadoop, NoSQL and Cloud Storage | A native JSON - document store inspired by Lotus Notes, scalable from globally distributed server-clusters down to mobile phones. | The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark. | A robust multi-value DBMS comprising development tools and middleware | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Relational DBMS | Document store | Document store Relational DBMS | Multivalue DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS using the Geocouch extension | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | drill.apache.org | couchdb.apache.org | www.databricks.com | www.rocketsoftware.com/products/rocket-multivalue-application-development-platform/rocket-jbase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | drill.apache.org/docs | docs.couchdb.org/en/stable | docs.databricks.com | docs.rocketsoftware.com/bundle?labelkey=jbase_5.9 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Damien Katz, a former Lotus Notes developer | Databricks | Rocket Software (formerly Zumasys) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2005 | 2013 | 1991 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1.20.3, January 2023 | 3.3.3, December 2023 | 5.7 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache version 2 | commercial | commercial | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Erlang | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | Android BSD Linux OS X Solaris Windows | hosted | AIX Linux Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | no | optional | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | yes via views | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL SELECT statement is SQL:2003 compliant | no | with Databricks SQL | Embedded SQL for jBASE in BASIC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC ODBC RESTful HTTP API | RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API SOAP-based API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C++ | C C# ColdFusion Erlang Haskell Java JavaScript Lisp Lua Objective-C OCaml Perl PHP PL/SQL Python Ruby Smalltalk | Python R Scala | .Net Basic Jabbascript Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | View functions in JavaScript | user defined functions and aggregates | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding improved architecture with release 2.0 | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | none | Eventual Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no atomic operations within a single document possible | ACID | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes strategy: optimistic locking | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | Depending on the underlying data source | 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 | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Depending on the underlying data source | Access rights for users can be defined per database | Access rights can be defined down to the item level | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Drill | CouchDB stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" | Databricks | jBASE | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS... » 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Drill | CouchDB stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" | Databricks | jBASE | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | 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 Drill Mines Diverse Data Sets, Google Style provided by Google News | How to install the CouchDB NoSQL database on Debian Server 11 IBM Cloudant pulls plan to fund new foundational layer for CouchDB CouchDB 3.0 ends admin party era • DEVCLASS Tracking Expenses with CouchDB and Angular — SitePoint How to Connect Your Flask App With CouchDB: A NoSQL Database - MUO provided by Google News | Databricks is Taking the Ultimate Risk of Building 'USB for AI' – AIM The Three Big Announcements by Databricks AI Team in June 2024 Databricks launches LakeFlow to help its customers build their data pipelines Databricks tells investors annualized revenue will reach $2.4 billion at midway point of year Databricks open-sources Unity Catalog, challenging Snowflake on interoperability for data workloads provided by Google News | Temenos signs first customer in India provided by Google News |
Share this page