DBMS > Apache Druid vs. Greenplum vs. H2 vs. H2GIS vs. Microsoft Azure Data Explorer
System Properties Comparison Apache Druid vs. Greenplum vs. H2 vs. H2GIS vs. Microsoft Azure Data Explorer
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Druid Xexclude from comparison | Greenplum Xexclude from comparison | H2 Xexclude from comparison | H2GIS Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data | Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image. | Full-featured RDBMS with a small footprint, either embedded into a Java application or used as a database server. | Spatial extension of H2 | Fully managed big data interactive analytics platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Spatial DBMS | Relational DBMS column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Spatial DBMS | Spatial DBMS | Relational DBMS | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps) Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | druid.apache.org | greenplum.org | www.h2database.com | www.h2gis.org | azure.microsoft.com/services/data-explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | druid.apache.org/docs/latest/design | docs.greenplum.org | www.h2database.com/html/main.html | www.h2gis.org/docs/home | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation and contributors | Pivotal Software Inc. | Thomas Mueller | CNRS | Microsoft | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2005 | 2005 | 2013 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 29.0.1, April 2024 | 7.0.0, September 2023 | 2.2.220, July 2023 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache license v2 | Open Source Apache 2.0 | Open Source dual-licence (Mozilla public license, Eclipse public license) | Open Source LGPL 3.0 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Java | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Unix | Linux | All OS with a Java VM | hosted | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes schema-less columns are supported | yes | yes | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | yes since Version 4.2 | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | all fields are automatically indexed | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL for querying | yes | yes | yes | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC | JDBC ODBC | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | C Java Perl Python R | Java | Java | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | yes | Java Stored Procedures and User-Defined Functions | yes based on H2 | Yes, possible languages: KQL, Python, R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes | yes | yes | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding manual/auto, time-based | Sharding | none | none | Sharding Implicit feature of the cloud service | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | Source-replica replication | With clustering: 2 database servers on different computers operate on identical copies of a database | yes based on H2 | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | no | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | ACID | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | 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 | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | fine grained access rights according to SQL-standard | yes based on H2 | Azure Active Directory Authentication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Greenplum | H2 | H2GIS | Microsoft Azure Data Explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 Imply advances Apache Druid real-time analytics database provided by Google News | VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services 1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book] Greenplum 6 ventures outside the analytic box | ZDNET Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some EMC Introduces Breakthrough 'Big Data' Computing System provided by Google News | Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services Log and Telemetry Analytics Performance Benchmark provided by Google News |
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