DBMS > Apache Druid vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SAP IQ vs. XTDB
System Properties Comparison Apache Druid vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. SAP IQ vs. XTDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Druid Xexclude from comparison | IBM Db2 Event Store Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | SAP IQ  former name: Sybase IQ Xexclude from comparison | XTDB formerly named Crux Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | Fully managed big data interactive analytics platform | Columnar RDBMS optimized for Big Data analytics | A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Event Store Time Series DBMS | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS column-oriented | Document store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | 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 engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | druid.apache.org | www.ibm.com/products/db2-event-store | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.sap.com/products/technology-platform/sybase-iq-big-data-management.html | github.com/xtdb/xtdb www.xtdb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | druid.apache.org/docs/latest/design | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | help.sap.com/docs/SAP_IQ | www.xtdb.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation and contributors | IBM | Microsoft | SAP, formerly Sybase | Juxt Ltd. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2012 | 2017 | 2019 | 1994 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 29.0.1, April 2024 | 2.0 | cloud service with continuous releases | 16.1 SPS04, April 2019 | 1.19, September 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache license v2 | commercial free developer edition available | commercial | commercial | Open Source MIT License | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | C and C++ | Clojure | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Unix | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | hosted | AIX HP-UX Linux Solaris Windows | All OS with a Java 8 (and higher) VM Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes schema-less columns are supported | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes | yes, extensible-data-notation format | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | all fields are automatically indexed | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL for querying | yes through the embedded Spark runtime | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes | limited SQL, making use of Apache Calcite | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC RESTful HTTP API | HTTP REST JDBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Clojure JavaScript PHP Python R Ruby Scala | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | C C# C++ Java Perl PHP Python Ruby | Clojure Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes | Yes, possible languages: KQL, Python, R | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding manual/auto, time-based | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | shared disk or shared nothing architectures with SAP IQ Multiplexer | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes, via HDFS, S3 or other storage engines | Active-active shard replication | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | SAP/Sybase Replication Server | yes, each node contains all data | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | Hadoop integration | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | No - written data is immutable | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | yes | yes | yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | no | 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 | Azure Active Directory Authentication | 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 | IBM Db2 Event Store | Microsoft Azure Data Explorer | SAP IQ former name: Sybase IQ | XTDB formerly named Crux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere 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 | We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates 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 provided by Google News | New Services for SAP HANA Cloud Database SAP Scales Out HANA In-Memory For Clouds SAP Again Named a Leader in 2021 Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systems Using SAP Hana as a data warehouse Congrats, HCL, on your £1.5m contract to upgrade a county council's ERP system to SAP S4/HANA within a year provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
