DBMS > Apache Druid vs. Hive vs. IBM Db2 vs. Ignite vs. Teradata
System Properties Comparison Apache Druid vs. Hive vs. IBM Db2 vs. Ignite vs. Teradata
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Druid Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | IBM Db2 formerly named DB2 or IBM Database 2 Xexclude from comparison | Ignite Xexclude from comparison | Teradata Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | Common in IBM host environments, 2 different versions for host and Windows/Linux | Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale. | A hybrid cloud data analytics software platform (Teradata Vantage) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS Since Version 10.5 support for JSON/BSON documents compatible with MongoDB | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store RDF store in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows) Spatial DBMS with Db2 Spatial Extender | Document store Graph DBMS Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | druid.apache.org | hive.apache.org | www.ibm.com/products/db2 | ignite.apache.org | www.teradata.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | druid.apache.org/docs/latest/design | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | www.ibm.com/docs/en/db2 | apacheignite.readme.io/docs | docs.teradata.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation and contributors | Apache Software Foundation initially developed by Facebook | IBM | Apache Software Foundation | Teradata | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2012 | 1983 host version | 2015 | 1984 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 29.0.1, April 2024 | 3.1.3, April 2022 | 12.1, October 2016 | Apache Ignite 2.6 | Teradata Vantage 1.0 MU2, January 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache license v2 | Open Source Apache Version 2 | commercial free version is available | Open Source Apache 2.0 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Java | C and C++ | C++, Java, .Net | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Unix | All OS with a Java VM | AIX HP-UX Linux Solaris Windows z/OS | Linux OS X Solaris Windows | hosted Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes schema-less columns are supported | yes | yes | 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 | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | yes Join-index to prejoin tables, aggregate index, sparse index, hash index | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL for querying | SQL-like DML and DDL statements | yes | ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL | yes SQL 2016 + extensions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC Thrift | ADO.NET JDBC JSON style queries MongoDB compatible ODBC XQuery | HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API Spring Data | .NET Client API HTTP REST JDBC JMS Adapter ODBC OLE DB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | C++ Java PHP Python | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Java Perl PHP Python Ruby Visual Basic | C# C++ Java PHP Python Ruby Scala | C C++ Cobol Java (JDBC-ODBC) Perl PL/1 Python R Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | yes user defined functions and integration of map-reduce | yes | yes (compute grid and cache interceptors can be used instead) | yes UDFs, stored procedures, table functions in parallel | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | yes | yes (cache interceptors and events) | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding manual/auto, time-based | Sharding | Sharding only with Windows/Unix/Linux Version | Sharding | Sharding Hashing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | selectable replication factor | yes with separate tools (MQ, InfoSphere) | yes (replicated cache) | Multi-source replication Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes query execution via MapReduce | no | yes (compute grid and hadoop accelerator) | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | 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 | ACID | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | 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 | Access rights for users, groups and roles | fine grained access rights according to SQL-standard | Security Hooks for custom implementations | 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 servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Druid | Hive | IBM Db2 formerly named DB2 or IBM Database 2 | Ignite | Teradata | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | Teradata is the most popular data warehouse DBMS '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 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 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 IBM's vintage Db2 database jumps on AWS's cloud bandwagon IBM Collaborates with AWS to Launch a New Cloud Database Offering, Enabling Customers to Optimize Data ... Performance optimization of full load and ongoing replication tasks from self-managed Db2 to Amazon RDS for Db2 ... Precisely says it's smoothing migration of Db2 analytics data to AWS cloud – Blocks and Files How Amazon RDS for IBM Db2 Showcases the Power of Co-Creation provided by Google News GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024 Apache Ignite: An Overview GridGain Releases Conference Schedule for Virtual Apache Ignite Summit 2023 What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used? Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services provided by Google News Why Teradata (TDC) Shares Are Plunging Today Kenvue, Crocs rise; Disney, Teradata fall, Tuesday, 5/7/2024 The Analyst Landscape: 9 Takes On Teradata - Teradata (NYSE:TDC) Teradata's stock tumbles after BofA cuts rating on lack of near-term positive catalysts Teradata (TDC) Q1 Earnings and Revenues Beat Estimates provided by Google News |
Share this page