DBMS > Apache IoTDB vs. EXASOL vs. Memcached vs. Spark SQL vs. STSdb
System Properties Comparison Apache IoTDB vs. EXASOL vs. Memcached vs. Spark SQL vs. STSdb
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache IoTDB Xexclude from comparison | EXASOL Xexclude from comparison | Memcached Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | STSdb Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | An IoT native database with high performance for data management and analysis, deployable on the edge and the cloud and integrated with Hadoop, Spark and Flink | High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics. | In-memory key-value store, originally intended for caching | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Key-Value Store with special method for indexing  optimized for high performance using a special indexing method | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Time Series DBMS | Relational DBMS | Key-value store | Relational DBMS | Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | iotdb.apache.org | www.exasol.com | www.memcached.org | spark.apache.org/sql | github.com/STSSoft/STSdb4 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | iotdb.apache.org/UserGuide/Master/QuickStart/QuickStart.html | www.exasol.com/resources | github.com/memcached/memcached/wiki | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation | Exasol | Danga Interactive originally developed by Brad Fitzpatrick for LiveJournal | Apache Software Foundation | STS Soft SC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2018 | 2000 | 2003 | 2014 | 2011 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 1.1.0, April 2023 | 1.6.27, May 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 4.0.8, September 2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | Open Source BSD license | Open Source Apache 2.0 | Open Source GPLv2, 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 | Java | C | Scala | C# | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | All OS with a Java VM (>= 1.8) | FreeBSD Linux OS X Unix Windows | Linux OS X Windows | Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | schema-free | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | no | yes | yes primitive types and user defined types (classes) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like query language | yes | no | SQL-like DML and DDL statements | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC Native API | .Net JDBC ODBC WebSocket | Proprietary protocol | JDBC ODBC | .NET Client API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C# C++ Go Java Python Scala | Java Lua Python R | .Net C C++ ColdFusion Erlang Java Lisp Lua OCaml Perl PHP Python Ruby | Java Python R Scala | C# Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes | user defined functions | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning (by time range) + vertical partitioning (by deviceId) | Sharding | none | yes, utilizing Spark Core | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication methods; using Raft/IoTConsensus algorithm to ensure strong/eventual data consistency among multiple replicas | none Repcached, a Memcached patch, provides this functionallity | none | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Integration with Hadoop and Spark | yes Hadoop integration | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Strong Consistency with Raft | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | yes | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | yes using SASL (Simple Authentication and Security Layer) protocol | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 IoTDB | EXASOL | Memcached | Spark SQL | STSdb | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Redis extends the lead in the DB-Engines key-value store ranking New DB-Engines Ranking shows the popularity of database management systems | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | TsFile: A Standard Format for IoT Time Series Data AMD EPYC 8324P / 8324PN Siena 32-Core Siena Linux Server Performance Review Intel Xeon Max Enjoying Some Performance Gains With Linux 6.6 Benchmarking The Performance Impact To AMD Inception Mitigations IoTDB Provides Data Management for Industrial Edge IT provided by Google News | Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption It's Back to the Database Future for Exasol CEO Tewes Mathias Golombek, Chief Technology Officer of Exasol – Interview Series Exasol gets jolt of AI with Espresso suite of capabilities Exasol Unveils New Suite of AI Tools to Turbocharge Enterprise Data Analytics provided by Google News | Facebook Pushes Limits for Memcached Why DDoS Threat Actors Are Shifting Their Tactics What are memcached servers, and why are they being used to launch record-setting DDoS attacks? Unlock on-demand, cost-optimized performance with Amazon ElastiCache Serverless | Amazon Web Services Why Redis beats Memcached for caching provided by Google News | Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
