DBMS > Apache Druid vs. Dragonfly vs. IBM Db2 Event Store vs. InterSystems Caché
System Properties Comparison Apache Druid vs. Dragonfly vs. IBM Db2 Event Store vs. InterSystems Caché
Please select another system to include it in the comparison.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Druid Xexclude from comparison | Dragonfly Xexclude from comparison | IBM Db2 Event Store Xexclude from comparison | InterSystems Caché Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Caché is a deprecated database engine which is substituted with InterSystems IRIS. It therefore is removed from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data | A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | A multi-model DBMS and application server | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Key-value store | Event Store Time Series DBMS | Key-value store Object oriented DBMS Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | druid.apache.org | github.com/dragonflydb/dragonfly www.dragonflydb.io | www.ibm.com/products/db2-event-store | www.intersystems.com/products/cache | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | druid.apache.org/docs/latest/design | www.dragonflydb.io/docs | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | docs.intersystems.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation and contributors | DragonflyDB team and community contributors | IBM | InterSystems | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2023 | 2017 | 1997 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 29.0.1, April 2024 | 1.0, March 2023 | 2.0 | 2018.1.4, May 2020 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License  Commercial or Open Source | Open Source Apache license v2 | Open Source BSL 1.1 | commercial free developer edition available | commercial | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | 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++ | C and C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Unix | Linux | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | AIX HP Open VMS HP-UX Linux OS X Solaris Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes schema-less columns are supported | scheme-free | yes | depending on used data model | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL for querying | no | yes through the embedded Spark runtime | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC RESTful HTTP/JSON API | Proprietary protocol RESP - REdis Serialization Protocol | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | .NET Client API JDBC ODBC RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | C C# C++ Clojure D Dart Elixir Erlang Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Lisp Lua Objective-C Perl PHP Python R Ruby Rust Scala Swift Tcl | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | C# C++ Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | Lua | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | publish/subscribe channels provide some trigger functionality | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding manual/auto, time-based | Sharding | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | Source-replica replication | Active-active shard replication | Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | Atomic execution of command blocks and scripts | no | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes, strict serializability by the server | No - written data is immutable | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system | Password-based authentication | 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 Druid | Dragonfly | IBM Db2 Event Store | InterSystems Caché | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | 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 Apache Druid Takes Its Place In The Pantheon Of Databases How to connect DataGrip to Apache Druid | by Zisis Flokas provided by Google News | DragonflyDB Announces $21m in New Funding and General Availability DragonflyDB reels in $21M for its speedy in-memory database Dragonfly 1.0 Released For What Claims To Be The World's Fastest In-Memory Data Store Intel Linux Kernel Optimizations Show Huge Benefit For High Core Count Servers SFU Computing Science researchers receive 2022 ACM SIGMOD Research Highlight Award. provided by Google News | Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’ Best cloud databases of 2022 Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM provided by Google News | Cognizant Deploys a Comprehensive Hospital Performance Management Solution at Hunterdon Healthcare AWS, GCP, Oracle, Azure, SAP Lead Cloud DBMS Market: Gartner Epic On EHR Interoperability: Not A '1-Time Project' Associative Data Modeling Demystified – Part1 Announcing IBM Spectrum Sentinel: Building a Cyber Resilient Future provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
