DBMS > Apache Impala vs. CouchDB vs. Datomic vs. Netezza vs. Splice Machine
System Properties Comparison Apache Impala vs. CouchDB vs. Datomic vs. Netezza vs. Splice Machine
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Impala Xexclude from comparison | CouchDB  stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" Xexclude from comparison | Datomic Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | Splice Machine Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Analytic DBMS for Hadoop | A native JSON - document store inspired by Lotus Notes, scalable from globally distributed server-clusters down to mobile phones. | Datomic builds on immutable values, supports point-in-time queries and uses 3rd party systems for durability | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Document store | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store | Spatial DBMS using the Geocouch extension | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | impala.apache.org | couchdb.apache.org | www.datomic.com | www.ibm.com/products/netezza | splicemachine.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | impala.apache.org/impala-docs.html | docs.couchdb.org/en/stable | docs.datomic.com | splicemachine.com/how-it-works | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Cloudera | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Damien Katz, a former Lotus Notes developer | Cognitect | IBM | Splice Machine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2013 | 2005 | 2012 | 2000 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 4.1.0, June 2022 | 3.3.3, December 2023 | 1.0.6735, June 2023 | 3.1, March 2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache version 2 | commercial limited edition free | commercial | Open Source AGPL 3.0, commercial license available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | C++ | Erlang | Java, Clojure | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | Android BSD Linux OS X Solaris Windows | All OS with a Java VM | Linux included in appliance | Linux OS X Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | no | 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes via views | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | no | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC ODBC | RESTful HTTP/JSON API | RESTful HTTP API | JDBC ODBC OLE DB | JDBC Native Spark Datasource ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | All languages supporting JDBC/ODBC | C C# ColdFusion Erlang Haskell Java JavaScript Lisp Lua Objective-C OCaml Perl PHP PL/SQL Python Ruby Smalltalk | Clojure Java | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | C# C++ Java JavaScript (Node.js) Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes user defined functions and integration of map-reduce | View functions in JavaScript | yes Transaction Functions | yes | yes Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | By using transaction functions | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding improved architecture with release 2.0 | none But extensive use of caching in the application peers | Sharding | Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor | Multi-source replication Source-replica replication | none But extensive use of caching in the application peers | Source-replica replication | Multi-source replication Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes query execution via MapReduce | yes | no | yes | Yes, via Full Spark Integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no atomic operations within a single document possible | ACID | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes strategy: optimistic locking | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others) | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | yes recommended only for testing and development | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Apache Sentry and Kerberos | Access rights for users can be defined per database | no | Users with fine-grained authorization concept | Access rights for users, groups and roles 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 Impala | CouchDB stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" | Datomic | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | Splice Machine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | How to Automate A Blog Post App Deployment With GitHub Actions, Node.js, CouchDB, and Aptible How to install the CouchDB NoSQL database on Debian Server 11 IBM Cloudant pulls plan to fund new foundational layer for CouchDB CouchDB 3.0 puts safety first CouchDB 3.0 ends admin party era • DEVCLASS provided by Google News | Stanchion Turns SQLite Into A Column Store Nubank buys firm behind Clojure programming language Zoona Case Study Architecting Software for Leverage TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach provided by Google News | IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick provided by Google News | Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ... Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine Splice Machine splices into AWS provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
