DBMS > Apache Druid vs. Apache Impala vs. Faircom DB vs. FatDB vs. PostgreSQL
System Properties Comparison Apache Druid vs. Apache Impala vs. Faircom DB vs. FatDB vs. PostgreSQL
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Druid Xexclude from comparison | Apache Impala Xexclude from comparison | Faircom DB  formerly c-treeACE Xexclude from comparison | FatDB Xexclude from comparison | PostgreSQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| FatDB/FatCloud has ceased operations as a company with February 2014. FatDB is discontinued and excluded from the ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data | Analytic DBMS for Hadoop | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | A .NET NoSQL DBMS that can integrate with and extend SQL Server. | Widely used open source RDBMS Developed as objectoriented DBMS (Postgres), gradually enhanced with 'standards' like SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | Key-value store Relational DBMS | Document store Key-value store | Relational DBMS with object oriented extensions, e.g.: user defined types/functions and inheritance. Handling of key/value pairs with hstore module. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store | Document store Graph DBMS with Apache AgeSpatial DBMS Vector DBMS with pgvector extension | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | druid.apache.org | impala.apache.org | www.faircom.com/products/faircom-db | www.postgresql.org | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | druid.apache.org/docs/latest/design | impala.apache.org/impala-docs.html | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | www.postgresql.org/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation and contributors | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Cloudera | FairCom Corporation | FatCloud | PostgreSQL Global Development Group www.postgresql.org/developer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2013 | 1979 | 2012 | 1989 1989: Postgres, 1996: PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 29.0.1, April 2024 | 4.1.0, June 2022 | V12, November 2020 | 16.3, May 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache license v2 | Open Source Apache Version 2 | commercial Restricted, free version available | commercial | Open Source BSD | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | C++ | ANSI C, C++ | C# | C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Unix | Linux | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | Windows | FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OpenBSD OS X Solaris Unix Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes schema-less columns are supported | yes | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | 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 | no | no | yes specific XML-type available, but no XML query functionality. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL for querying | SQL-like DML and DDL statements | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | no Via inetgration in SQL Server | yes standard with numerous extensions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | .NET Client API LINQ RESTful HTTP API RPC Windows WCF Bindings | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | All languages supporting JDBC/ODBC | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | C# | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes user defined functions and integration of map-reduce | yes .Net, JavaScript, C/C++ | yes via applications | user defined functions realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes | yes via applications | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding manual/auto, time-based | Sharding | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | Sharding | partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | selectable replication factor | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | selectable replication factor | Source-replica replication other methods possible by using 3rd party extensions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes query execution via MapReduce | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no | tunable from ACID to Eventually Consistent | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system | Access rights for users, groups and roles based on Apache Sentry and Kerberos | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | no Can implement custom security layer via applications | fine grained access rights 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 services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3rd parties | CYBERTEC is your professional partner in PostgreSQL topics for over 20 years. As our main aim is to be your single-source all-in-one IT service provider, we offer a wide range of products and services. Visit our website for more details. » more Aiven for PostgreSQL: Fully managed PostgreSQL for developers with 70+ extensions and flexible orchestration tools. » more Navicat for PostgreSQL is an easy-to-use graphical tool for PostgreSQL database development. » more Instaclustr: Fully Hosted & Managed PostgreSQL » more Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for PostgreSQL and many other database management systems. » more pgDash: In-Depth PostgreSQL Monitoring. » more Fujitsu Enterprise Postgres: An Enterprise Grade PostgreSQL with the flexibility of a hybrid cloud solution combined with industry leading security, availability and performance. » more Redgate webinars: A series of key topics for new PostgreSQL users. » more Timescale: Calling all PostgreSQL users – the 2023 State of PostgreSQL survey is now open! Share your favorite extensions, preferred frameworks, community experiences, and more. Take the survey today! » more SharePlex is the reliable and affordable data replication solution for PostgreSQL migrations, high availability and more. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Apache Druid | Apache Impala | Faircom DB formerly c-treeACE | FatDB | PostgreSQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year Snowflake is the DBMS of the Year 2021 Monitoring PostgreSQL with Redgate Monitor Apache Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers' Choice Awards 'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers New DDoS malware Attacking Apache big-data stack, Hadoop, & Druid Servers Imply Data gives Apache Druid schema auto-discover capability Imply Announces Automatic Schema Discovery for Apache Druid, Reinforcing Druid's Leadership for Real-Time ... provided by Google News Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading Apache Impala becomes Top-Level Project StarRocks Brings Speedy OLAP Database to the Cloud Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop provided by Google News FairCom kicks off new era of database technology USA - English provided by Google News Let PostgreSQL Pick An Index For You Continuously replicate Amazon DynamoDB changes to Amazon Aurora PostgreSQL using AWS Lambda | Amazon ... Introducing OCI Database with PostgreSQL: Completing Our Cloud Database Suite for Every Need ServiceNow trades MariaDB for RaptorDB (PostgreSQL) General availability: Microsoft Entra ID integration with Azure Cosmos DB for PostgreSQL | Azure updates provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
