DBMS > Apache Impala vs. Databricks vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. NuoDB vs. ToroDB
System Properties Comparison Apache Impala vs. Databricks vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. NuoDB vs. ToroDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Impala Xexclude from comparison | Databricks Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | NuoDB Xexclude from comparison | ToroDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ToroDB seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Analytic DBMS for Hadoop | The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark. | Fully managed big data interactive analytics platform | NuoDB is a webscale distributed database that supports SQL and ACID transactions | A MongoDB-compatible JSON document store, built on top of PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Document store Relational DBMS | Relational DBMS  column oriented | Relational DBMS | Document store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | impala.apache.org | www.databricks.com | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.3ds.com/nuodb-distributed-sql-database | github.com/torodb/server | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | impala.apache.org/impala-docs.html | docs.databricks.com | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | doc.nuodb.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Cloudera | Databricks | Microsoft | Dassault Systèmes originally NuoDB, Inc. | 8Kdata | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2013 | 2013 | 2019 | 2013 | 2016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 4.1.0, June 2022 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | commercial | commercial | commercial limited edition free | Open Source AGPL-V3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | 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++ | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | hosted | hosted | hosted Amazon EC2, Windows Azure, SoftLayer Linux OS X Windows | All OS with a Java 7 VM | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | 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 string, integer, double, boolean, date, object_id | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | all fields are automatically indexed | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | with Databricks SQL | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC ODBC | JDBC ODBC RESTful HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | All languages supporting JDBC/ODBC | Python R Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | .Net C C++ Go Java JavaScript JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes user defined functions and integration of map-reduce | user defined functions and aggregates | Yes, possible languages: KQL, Python, R | Java, SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | 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 | Sharding Implicit feature of the cloud service | data is dynamically stored/cached on the nodes where it is read/written | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor | yes | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | yes Managed transparently by NuoDB | Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes query execution via MapReduce | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | ACID tunable commit protocol | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes 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 | no | yes Temporary table | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Apache Sentry and Kerberos | Azure Active Directory Authentication | Standard SQL roles/ privileges, Administrative Users | Access rights for users and roles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Apache Impala | Databricks | Microsoft Azure Data Explorer | NuoDB | ToroDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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