DBMS > Apache Druid vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. Hive vs. InfluxDB vs. Infobright
System Properties Comparison Apache Druid vs. Fujitsu Enterprise Postgres vs. Hive vs. InfluxDB vs. Infobright
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Druid Xexclude from comparison | Fujitsu Enterprise Postgres Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | Infobright 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. | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | DBMS for storing time series, events and metrics | High performant column-oriented DBMS for analytic workloads using MySQL or PostgreSQL as a frontend | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Spatial DBMS | Spatial DBMS with GEO package | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | druid.apache.org | www.postgresql.fastware.com | hive.apache.org | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | ignitetech.com/softwarelibrary/infobrightdb | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | druid.apache.org/docs/latest/design | www.postgresql.fastware.com/product-manuals | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | docs.influxdata.com/influxdb | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation and contributors | PostgreSQL Global Development Group, Fujitsu Australia Software Technology | Apache Software Foundation initially developed by Facebook | Ignite Technologies Inc.; formerly InfoBright Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2012 | 2013 | 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 29.0.1, April 2024 | Fujitsu Enterprise Postgres 14, January 2022 | 3.1.3, April 2022 | 2.7.6, April 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache license v2 | commercial | Open Source Apache Version 2 | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | commercial The open source (GPLv2) version did not support inserts/updates/deletes and was discontinued with July 2016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Java | Go | C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Unix | Linux Windows | All OS with a Java VM | Linux OS X through Homebrew | Linux Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes schema-less columns are supported | yes | yes | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | Numeric data and Strings | 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 | no | no Knowledge Grid Technology used instead | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL for querying | yes | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | JDBC ODBC Thrift | HTTP API JSON over UDP | ADO.NET JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | .Net C C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | C++ Java PHP Python | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | .Net C C# C++ D Eiffel Erlang Haskell Java Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | user defined functions | yes user defined functions and integration of map-reduce | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes | no | 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 in enterprise version only | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | Source-replica replication | selectable replication factor | selectable replication factor in enterprise version only | Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes query execution via MapReduce | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | 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 Depending on used storage engine | 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 | Access rights for users, groups and roles | simple rights management via user accounts | fine grained access rights according to SQL-standard exploiting MySQL or PostgreSQL frontend capabilities | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Druid | Fujitsu Enterprise Postgres | Hive | InfluxDB | Infobright | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | 100% compatible with community PostgreSQL » more | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Built-in TDE and Data Masking security. In-Memory Columnar Index, and a high speed... » more | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Transactional payments applications, reporting and mixed workloads. » more | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Over 30 years experience in database technology. Over 20 years in Postgres development... » more | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Core based licensing » more | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Introduction to Apache Iceberg Converting Timestamp to Date in Java A Detailed Guide to C# TimeSpan The Final Frontier: Using InfluxDB on the International Space Station Getting the Current Time in C#: A Guide | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Hive | InfluxDB | Infobright | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | 'Lucifer' Botnet Turns Up the Heat on Apache Hadoop Servers Apache Druid Wins Best Big Data Product in the 2023 BigDATAwire Readers' Choice Awards 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 Develops Column-Oriented Data-Processing Engine Enabling Fast, High-Volume Data Analysis in Database ... Supporting Business Continuity with Postgres on IBM Cloud LinuxONE Virtual Servers for VPC Primary Data says stop, Hammerspace, Innodisk cooks some SSDs, and Fujitsu goes blockchain provided by Google News | Apache Software Foundation Announces ApacheĀ® 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 Apache Hive 4.0 Launches, Revolutionizing Data Management and Analysis 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency Time-series database startup InfluxData debuts self-managed version of InfluxDB provided by Google News |
Share this page