DBMS > Blueflood vs. Graphite vs. OrientDB vs. Snowflake vs. Spark SQL
System Properties Comparison Blueflood vs. Graphite vs. OrientDB vs. Snowflake vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Blueflood Xexclude from comparison | Graphite Xexclude from comparison | OrientDB Xexclude from comparison | Snowflake Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Scalable TimeSeries DBMS based on Cassandra | Data logging and graphing tool for time series data The storage layer (fixed size database) is called Whisper | Multi-model DBMS (Document, Graph, Key/Value) | Cloud-based data warehousing service for structured and semi-structured data | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Time Series DBMS | Time Series DBMS | Document store Graph DBMS Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | blueflood.io | github.com/graphite-project/graphite-web | orientdb.org | www.snowflake.com | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | github.com/rax-maas/blueflood/wiki | graphite.readthedocs.io | www.orientdb.com/docs/last/index.html | docs.snowflake.net/manuals/index.html | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Rackspace | Chris Davis | OrientDB LTD; CallidusCloud; SAP | Snowflake Computing Inc. | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 2006 | 2010 | 2014 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 3.2.29, March 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache version 2 | commercial | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Python | Java | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X | Linux Unix | All OS with a Java JDK (>= JDK 6) | hosted | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | predefined scheme | yes | schema-free Schema can be enforced for whole record ("schema-full") or for some fields only ("schema-hybrid") | yes support of semi-structured data formats (JSON, XML, Avro) | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | Numeric data only | yes | 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 | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | no | SQL-like query language, no joins | yes | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | HTTP REST | HTTP API Sockets | Tinkerpop technology stack with Blueprints, Gremlin, Pipes Java API RESTful HTTP/JSON API | CLI Client JDBC ODBC | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | JavaScript (Node.js) Python | .Net C C# C++ Clojure Java JavaScript JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Scala | JavaScript (Node.js) Python | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | Java, Javascript | user defined functions | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | Hooks | no similar concept for controling cloud resources | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding based on Cassandra | none | Sharding | yes | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor based on Cassandra | none | Multi-source replication | yes | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no could be achieved with distributed queries | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency based on Cassandra Immediate Consistency based on Cassandra | none | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | yes relationship in graphs | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no | ACID | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes locking | 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. | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | no | no | Access rights for users and roles; record level security configurable | Users with fine-grained authorization concept, user roles and pluggable authentication | 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 services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Blueflood | Graphite | OrientDB | Snowflake | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | Graph DBMS increased their popularity by 500% within the last 2 years Graph DBMSs are gaining in popularity faster than any other database category | Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year Snowflake is the DBMS of the Year 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata provided by Google News | Try out the Graphite monitoring tool for time-series data Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database Getting Started with Monitoring using Graphite The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data How Grafana made observability accessible provided by Google News | OrientDB: A Flexible and Scalable Multi-Model NoSQL DBMS Comparing Graph Databases II. Part 2: ArangoDB, OrientDB, and… | by Sam Bell The 12 Best Graph Databases to Consider for 2024 ArangoDB raises $10 million for NoSQL database management Introducing Gremlin The Graph Database provided by Google News | Lessons from the Ticketmaster-Snowflake Breach Ticketmaster's Snowflake data breach was just one of 165 Mandiant says hackers stole a 'significant volume of data' from Snowflake customers Hackers steal “significant volume” of data from hundreds of Snowflake customers LendingTree confirms that cloud services attack potentially affected subsidiary provided by Google News | 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 Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) provided by Google News |
Share this page