DBMS > Apache Phoenix vs. Dragonfly vs. DuckDB vs. PostgreSQL
System Properties Comparison Apache Phoenix vs. Dragonfly vs. DuckDB vs. PostgreSQL
Please select another system to include it in the comparison.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Apache Phoenix Xexclude from comparison | Dragonfly Xexclude from comparison | DuckDB Xexclude from comparison | PostgreSQL Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | A scale-out RDBMS with evolutionary schema built on Apache HBase | A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance | An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS | Widely used open source RDBMS  Developed as objectoriented DBMS (Postgres), gradually enhanced with 'standards' like SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS with object oriented extensions, e.g.: user defined types/functions and inheritance. Handling of key/value pairs with hstore module. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Graph DBMS with Apache AgeSpatial DBMS Vector DBMS with pgvector extension | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | phoenix.apache.org | github.com/dragonflydb/dragonfly www.dragonflydb.io | duckdb.org | www.postgresql.org | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | phoenix.apache.org | www.dragonflydb.io/docs | duckdb.org/docs | www.postgresql.org/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Apache Software Foundation | DragonflyDB team and community contributors | PostgreSQL Global Development Group www.postgresql.org/developer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2014 | 2023 | 2018 | 1989 1989: Postgres, 1996: PostgreSQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 5.0-HBase2, July 2018 and 4.15-HBase1, December 2019 | 1.0, March 2023 | 1.0.0, June 2024 | 16.3, May 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source BSL 1.1 | Open Source MIT License | Open Source BSD | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | 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++ | C++ | C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux Unix Windows | Linux | server-less | FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OpenBSD OS X Solaris Unix Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes late-bound, schema-on-read capabilities | scheme-free | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays | 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 specific XML-type available, but no XML query functionality. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | no | yes | yes standard with numerous extensions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC | Proprietary protocol RESP - REdis Serialization Protocol | Arrow Database Connectivity (ADBC) CLI Client JDBC ODBC | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C# C++ Go Groovy Java PHP Python Scala | C C# C++ Clojure D Dart Elixir Erlang Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Lisp Lua Objective-C Perl PHP Python R Ruby Rust Scala Swift Tcl | C C# 3rd party driverC++ Crystal 3rd party driverGo 3rd party driverJava Lisp 3rd party driverPython R Ruby 3rd party driverRust Swift Zig 3rd party driver | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | Lua | no | user defined functions realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | publish/subscribe channels provide some trigger functionality | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | none | partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | Source-replica replication | none | Source-replica replication other methods possible by using 3rd party extensions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Hadoop integration | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | Atomic execution of command blocks and scripts | ACID | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes, strict serializability by the server | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access Control Lists (using HBase ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC, multi-tenancy | Password-based authentication | no | fine grained access rights 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 services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 3rd parties | CYBERTEC is your professional partner in PostgreSQL topics for over 20 years. As our main aim is to be your single-source all-in-one IT service provider, we offer a wide range of products and services. Visit our website for more details. » more Navicat for PostgreSQL is an easy-to-use graphical tool for PostgreSQL database development. » more Redgate webinars: A series of key topics for new PostgreSQL users. » more SharePlex is the reliable and affordable data replication solution for PostgreSQL migrations, high availability and more. » more Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for PostgreSQL and many other database management systems. » more pgDash: In-Depth PostgreSQL Monitoring. » more Aiven for PostgreSQL: Fully managed PostgreSQL for developers with 70+ extensions and flexible orchestration tools. » more Instaclustr: Fully Hosted & Managed PostgreSQL » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Apache Phoenix | Dragonfly | DuckDB | PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year Snowflake is the DBMS of the Year 2021 Supercharge SQL on Your Data in Apache HBase with Apache Phoenix | Amazon Web Services Azure #HDInsight Apache Phoenix now supports Zeppelin Bridge the SQL-NoSQL gap with Apache Phoenix Apache Calcite, FreeMarker, Gora, Phoenix, and Solr updated Azure HDInsight Analytics Platform Now Supports Apache Hadoop 3.0 provided by Google News DragonflyDB Announces $21m in New Funding and General Availability DragonflyDB reels in $21M for its speedy in-memory database Dragonfly 1.0 Released For What Claims To Be The World's Fastest In-Memory Data Store Intel Linux Kernel Optimizations Show Huge Benefit For High Core Count Servers SFU Computing Science researchers receive 2022 ACM SIGMOD Research Highlight Award. provided by Google News MotherDuck Announces General Availability; Brings Simplicity and Power of DuckDB in a Serverless Data Warehouse DuckDB: The tiny but powerful analytics database DuckDB promises greater stability with 1.0 release My First Billion (of Rows) in DuckDB | by João Pedro | May, 2024 DuckDB: In-Process Python Analytics for Not-Quite-Big Data provided by Google News PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions Timescale unveils high-performance AI vector database extensions for PostgreSQL PostgreSQL Tutorial: Definition, Commands, & Features Raise the bar on AI-powered app development with Azure Database for PostgreSQL How to implement a better like, views, comment counters in PostgreSQL? provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
