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System Properties Comparison Atos Standard Common Repository vs. GigaSpaces vs. Google Cloud Spanner vs. RavenDB vs. Vertica
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Atos Standard Common Repository Xexclude from comparison | GigaSpaces Xexclude from comparison | Google Cloud Spanner Xexclude from comparison | RavenDB Xexclude from comparison | Vertica  OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| This system has been discontinued and will be removed from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Highly scalable database system, designed for managing session and subscriber data in modern mobile communication networks | High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions | A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play. | Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store Key-value store | Document store Object oriented DBMS Values are user defined objects | Relational DBMS | Document store | Relational DBMS Column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Graph DBMS Search engine | Graph DBMS Spatial DBMS Time Series DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | atos.net/en/convergence-creators/portfolio/standard-common-repository | www.gigaspaces.com | cloud.google.com/spanner | ravendb.net | www.vertica.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.gigaspaces.com/latest/landing.html | cloud.google.com/spanner/docs | ravendb.net/docs | vertica.com/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Atos Convergence Creators | Gigaspaces Technologies | Hibernating Rhinos | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2016 | 2000 | 2017 | 2010 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 1703 | 15.5, September 2020 | 5.4, July 2022 | 12.0.3, January 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2; Commercial licenses available | commercial | Open Source AGPL version 3, commercial license available | commercial Limited community edition free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | Java, C++, .Net | C# | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | Linux macOS Solaris Windows | hosted | Linux macOS Raspberry Pi Windows | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | Schema and schema-less with LDAP views | schema-free | yes | schema-free | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | optional | yes | yes | no | 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. | yes | no XML can be used for describing objects metadata | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | SQL-99 for query and DML statements | yes Query statements complying to ANSI 2011 | SQL-like query language (RQL) | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | LDAP | GigaSpaces LRMI Hibernate JCache JDBC JPA ODBC RESTful HTTP API Spring Data | gRPC (using protocol buffers) API JDBC At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.RESTful HTTP API | .NET Client API F# Client API Go Client API Java Client API NodeJS Client API PHP Client API Python Client API RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | All languages with LDAP bindings | .Net C++ Java Python Scala | Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C# F# Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes | no | yes | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes, event driven architecture | no | yes | yes, called Custom Alerts | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding cell division | Sharding | Sharding | Sharding | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Multi-source replication synchronous or asynchronous Source-replica replication synchronous or asynchronous | Multi-source replication with 3 replicas for regional instances. | Multi-source replication | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors | yes using Google Cloud Dataflow | yes | no Bi-directional Spark integration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY | Immediate Consistency | Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes. | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | yes by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic execution of specific operations | ACID | ACID Strict serializable isolation | ACID, Cluster-wide transaction available | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | 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. | yes | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | LDAP bind authentication | Role-based access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Authorization levels configured per client per database | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Atos Standard Common Repository | GigaSpaces | Google Cloud Spanner | RavenDB | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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