DBMS > Apache Druid vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. Galaxybase vs. Hive vs. HugeGraph
System Properties Comparison Apache Druid vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. Galaxybase vs. Hive vs. HugeGraph
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Druid Xexclude from comparison | Fujitsu Enterprise Postgres Xexclude from comparison | Galaxybase Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | HugeGraph Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data | Enterprise-grade PostgreSQL-based DBMS with security enhancements such as Transparent Data Encryption and Data Masking, plus high-availability and performance improvement features. | Scalable, ACID-compliant native distributed parallel graph platform | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | Graph DBMS | Relational DBMS | Graph DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | druid.apache.org | www.postgresql.fastware.com | galaxybase.com | hive.apache.org | github.com/hugegraph hugegraph.apache.org | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | druid.apache.org/docs/latest/design | www.postgresql.fastware.com/product-manuals | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | hugegraph.apache.org/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation and contributors | PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology | Chuanglin(Createlink) Technology Co., Ltd 浙江创邻科技有限公司 | Apache Software Foundation  initially developed by Facebook | Baidu | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2017 | 2012 | 2018 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 29.0.1, April 2024 | Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022 | Nov 20, November 2021 | 3.1.3, April 2022 | 0.9 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache license v2 | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache Version 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | C and Java | Java | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Unix | Linux Windows | Linux | All OS with a Java VM | Linux macOS Unix | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes schema-less columns are supported | yes | Strong typed schema | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | yes also supports composite index and range index | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL for querying | yes | no | SQL-like DML and DDL statements | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | Browser interface console (shell) Graph API (Gremlin) OpenCypher Proprietary native API | JDBC ODBC Thrift | Java API RESTful HTTP API TinkerPop Gremlin | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | .Net C C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | Go Java Python | C++ Java PHP Python | Groovy Java Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | user defined functions | user defined procedures and functions | yes user defined functions and integration of map-reduce | asynchronous Gremlin script jobs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding manual/auto, time-based | partitioning by range, list and by hash | Sharding | Sharding | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | Source-replica replication | selectable replication factor | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | yes query execution via MapReduce | via hugegraph-spark | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Eventual Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes | yes Relationships in graphs | no | yes edges in graph | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | ACID | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system | fine grained access rights according to SQL-standard | Role-based access control | Access rights for users, groups and roles | Users, roles and permissions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Apache Druid | Fujitsu Enterprise Postgres | Galaxybase | Hive | HugeGraph | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | 100% compatible with community PostgreSQL » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Built-in TDE and Data Masking security. In-Memory Columnar Index, and a high speed... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Transactional payments applications, reporting and mixed workloads. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Over 30 years experience in database technology. Over 20 years in Postgres development... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Core based licensing » 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 Druid | Fujitsu Enterprise Postgres | Galaxybase | Hive | HugeGraph | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 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 | Fujitsu recognized as winner of 2023 Microsoft Japan Healthcare & Life Sciences Partner of the Year Award for its ... Fujitsu Develops Column-Oriented Data-Processing Engine Enabling Fast, High-Volume Data Analysis in Database ... Latest News Primary Data says stop, Hammerspace, Innodisk cooks some SSDs, and Fujitsu goes blockchain DCPMM provided by Google News | Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 DataCentral: Uber's Observability and Chargeback Platform provided by Google News | Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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