DBMS > Apache Impala vs. Bangdb vs. Google Cloud Datastore vs. Microsoft SQL Server vs. VoltDB
System Properties Comparison Apache Impala vs. Bangdb vs. Google Cloud Datastore vs. Microsoft SQL Server vs. VoltDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Impala Xexclude from comparison | Bangdb Xexclude from comparison | Google Cloud Datastore Xexclude from comparison | Microsoft SQL Server Xexclude from comparison | VoltDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Analytic DBMS for Hadoop | Converged and high performance database for device data, events, time series, document and graph | Automatically scaling NoSQL Database as a Service (DBaaS) on the Google Cloud Platform | Microsofts flagship relational DBMS | Distributed In-Memory NewSQL RDBMS Used for OLTP applications with a high frequency of relatively simple transactions, that can hold all their data in memory | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Document store Graph DBMS Time Series DBMS | Document store | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store | Spatial DBMS | Document store Graph DBMS Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | impala.apache.org | bangdb.com | cloud.google.com/datastore | www.microsoft.com/en-us/sql-server | www.voltdb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | impala.apache.org/impala-docs.html | docs.bangdb.com | cloud.google.com/datastore/docs | learn.microsoft.com/en-US/sql/sql-server | docs.voltdb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Cloudera | Sachin Sinha, BangDB | Microsoft | VoltDB Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 2012 | 2008 | 1989 | 2010 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 4.1.0, June 2022 | BangDB 2.0, October 2021 | SQL Server 2022, November 2022 | 11.3, April 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | Open Source BSD 3 | commercial | commercial restricted free version is available | Open Source AGPL for Community Edition, commercial license for Enterprise, AWS, and Pro Editions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | C++ | C, C++ | C++ | Java, C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux | Linux | hosted | Linux Windows | Linux OS X for development | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | schema-free | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes: string, long, double, int, geospatial, stream, events | yes, details here | 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 | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes secondary, composite, nested, reverse, geospatial | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | SQL like support with command line tool | SQL-like query language (GQL) | yes | yes only a subset of SQL 99 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC ODBC | Proprietary protocol RESTful HTTP API | gRPC (using protocol buffers) API RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET JDBC ODBC OLE DB Tabular Data Stream (TDS) | Java API JDBC RESTful HTTP/JSON API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | All languages supporting JDBC/ODBC | C C# C++ Java Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C# C++ Delphi Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python R Ruby Visual Basic | C# C++ Erlang not officially supported Go Java JavaScript Node.js PHP Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes user defined functions and integration of map-reduce | no | using Google App Engine | Transact SQL, .NET languages, R, Python and (with SQL Server 2019) Java | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes, Notifications (with Streaming only) | Callbacks using the Google Apps Engine | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding (enterprise version only). P2P based virtual network overlay with consistent hashing and chord algorithm | Sharding | tables can be distributed across several files (horizontal partitioning); sharding through federation | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor | selectable replication factor, Knob for CAP (enterprise version only) | Multi-source replication using Paxos | yes, but depending on the SQL-Server Edition | Multi-source replication Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes query execution via MapReduce | no | yes using Google Cloud Dataflow | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Tunable consistency, set CAP knob accordingly | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent. | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | yes via ReferenceProperties or Ancestor paths | yes | no FOREIGN KEY constraints are not supported | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | ACID Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions | ACID | ACID Transactions are executed single-threaded within stored procedures | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes, optimistic concurrency control | yes | yes | yes Data access is serialized by the server | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes, implements WAL (Write ahead log) as well | yes | yes | yes Snapshots and command logging | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes, run db with in-memory only mode | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Apache Sentry and Kerberos | yes (enterprise version only) | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard | Users and roles with access to stored procedures | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for SQL Server and many other database management systems. » more Navicat for SQL Server gives you a fully graphical approach to database management and development. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Impala | Bangdb | Google Cloud Datastore | Microsoft SQL Server | VoltDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | MySQL is the DBMS of the Year 2019 The struggle for the hegemony in Oracle's database empire Microsoft SQL Server is the DBMS of the Year | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Apache Impala 4 Supports Operator Multi-Threading Apache Impala becomes Top-Level Project Cloudera Bringing Impala to AWS Cloud Apache Doris just 'graduated': Why care about this SQL data warehouse Hudi: Uber Engineering’s Incremental Processing Framework on Apache Hadoop provided by Google News | Google Cloud Stops Exit Fees Best cloud storage of 2024 BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace Inside Google’s strategic move to eliminate customer cloud data transfer fees What is Google App Engine? | Definition from TechTarget provided by Google News | Data Virtualization in SQL Server 2022 Why migrate Windows Server and SQL Server to Azure: ROI, innovation, and free offers How to deploy a SQL Server failover cluster with Amazon EBS Multi-Attach on Windows Server | Amazon Web Services SolarWinds upgrades free Plan Explorer tool for enhanced SQL Server analysis How to Know When It's Time for a Microsoft SQL Server Upgrade provided by Google News | Unveiling Volt Active Data's game-changing approach to limitless app performance VoltDB Launches Active(N) Lossless Cross Data Center Replication VoltDB Turns to Real-Time Analytics with NewSQL Database VoltDB Upgrades Power, Security of Its In-Memory Database VoltDB Aims for Fast Big Data Development -- ADTmag provided by Google News |
Share this page