DBMS > Apache Impala vs. Elasticsearch vs. GridDB vs. SingleStore vs. Spark SQL
System Properties Comparison Apache Impala vs. Elasticsearch vs. GridDB vs. SingleStore vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Apache Impala Xexclude from comparison | Elasticsearch Xexclude from comparison | GridDB Xexclude from comparison | SingleStore former name was MemSQL Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Analytic DBMS for Hadoop | A distributed, RESTful modern search and analytics engine based on Apache Lucene Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric | Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data | MySQL wire-compliant distributed RDBMS that combines an in-memory row-oriented and a disc-based column-oriented storage with patented universal storage to handle transactional and analytical workloads in one single table type | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Search engine | Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store | Document store Spatial DBMS Vector DBMS | Key-value store Relational DBMS | Document store Spatial DBMS Time Series DBMS Vector DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | impala.apache.org | www.elastic.co/elasticsearch | griddb.net | www.singlestore.com | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | impala.apache.org/impala-docs.html | www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html | docs.griddb.net | docs.singlestore.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Cloudera | Elastic | Toshiba Corporation | SingleStore Inc. | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 2010 | 2013 | 2013 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 4.1.0, June 2022 | 8.6, January 2023 | 5.1, August 2022 | 8.5, January 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | Open Source Elastic License | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | commercial free developer edition available | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | SingleStoreDB Cloud: The world's fastest, modern cloud database for both operational (OLTP) and analytical (OLAP) workloads. Available instantly with multi-cloud and hybrid-cloud capabilities | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | Java | C++ | C++, Go | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux | All OS with a Java VM | Linux | Linux 64 bit version required | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free Flexible type definitions. Once a type is defined, it is persistent | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes All search fields are automatically indexed | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | yes but no triggers and foreign keys | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC ODBC | Java API RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP/JSON API | Cluster Management API as HTTP Rest and CLI HTTP API JDBC MongoDB API ODBC | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | All languages supporting JDBC/ODBC | .Net Groovy Community Contributed Clients Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | Bash C C# Java JavaScript (Node.js) Python | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes user defined functions and integration of map-reduce | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes by using the 'percolation' feature | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding | Sharding hash partitioning | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor | yes | Source-replica replication | Source-replica replication stores two copies of each physical data partition on two separate nodes | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes query execution via MapReduce | ES-Hadoop Connector | Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs | no can define user-defined aggregate functions for map-reduce-style calculations | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Eventual Consistency Synchronous doc based replication. Get by ID may show delays up to 1 sec. Configurable write consistency: one, quorum, all | Immediate consistency within container, eventual consistency across containers | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no | ACID at container level | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes All updates are persistent, including those to disk-based columnstores and memory-based row stores. Transaction commits are supported via write-ahead log. | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | Memcached and Redis integration | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Fine grained access control via users, groups and roles | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Apache Impala | Elasticsearch | GridDB | SingleStore former name was MemSQL | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and... » more | SingleStore offers a fully-managed , distributed, highly-scalable SQL database designed... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | 1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model... » more | SingleStore’s competitive advantages include: Easy and Simplified Architecture with... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system. » more | Driving Fast Analytics: SingleStore delivers the fastest and most scalable reporting... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki... » more | IEX Cloud : Improves Financial Data Distribution Speed 15x with Singlestore DB Comcast,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | GitHub trending repository » more | Customers in various industries worldwide including US and International Industry... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription) » more | F ree Tier and Enterprise Edition » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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