DBMS > BoltDB vs. MarkLogic vs. Postgres-XL vs. RocksDB vs. Spark SQL
System Properties Comparison BoltDB vs. MarkLogic vs. Postgres-XL vs. RocksDB vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | BoltDB Xexclude from comparison | MarkLogic Xexclude from comparison | Postgres-XL Xexclude from comparison | RocksDB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | An embedded key-value store for Go. | Operational and transactional Enterprise NoSQL database | Based on PostgreSQL enhanced with MPP and write-scale-out cluster features | Embeddable persistent key-value store optimized for fast storage (flash and RAM) | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Key-value store | Document store Native XML DBMS RDF store as of version 7 Search engine | Relational DBMS | Key-value store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | github.com/boltdb/bolt | www.marklogic.com | www.postgres-xl.org | rocksdb.org | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.marklogic.com | www.postgres-xl.org/documentation | github.com/facebook/rocksdb/wiki | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | MarkLogic Corp. | Facebook, Inc. | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 2001 | 2014 since 2012, originally named StormDB | 2013 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 11.0, December 2022 | 10 R1, October 2018 | 8.11.4, April 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source MIT License | commercial restricted free version is available | Open Source Mozilla public license | Open Source BSD | 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Go | C++ | C | C++ | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | BSD Linux OS X Solaris Windows | Linux OS X Windows | Linux macOS | Linux | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free Schema can be enforced | yes | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | no | 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. | no | yes | yes XML type, but no XML query functionality | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes SQL92 | yes distributed, parallel query execution | no | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Java API Node.js Client API ODBC proprietary Optic API Proprietary Query API, introduced with version 9 RESTful HTTP API SPARQL WebDAV XDBC XQuery XSLT | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | C++ API Java API | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | .Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | C C++ Go Java Perl Python Ruby | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | yes via XQuery or JavaScript | user defined functions | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | horizontal partitioning | horizontal partitioning | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | none | yes | yes | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes via Hadoop Connector, HDFS Direct Access and in-database MapReduce jobs | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | none | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | yes | ACID can act as a resource manager in an XA/JTA transaction | ACID MVCC | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | no | yes, with Range Indexes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | no | Role-based access control at the document and subdocument levels | fine grained access rights according to SQL-standard | 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 services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | Speedb: A high performance RocksDB-compliant key-value store optimized for write-intensive workloads. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
BoltDB | MarkLogic | Postgres-XL | RocksDB | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | 4 Instructive Postmortems on Data Downtime and Loss Grafana Loki: Architecture Summary and Running in Kubernetes Roblox’s cloud-native catastrophe: A post mortem How to Put a GUI on Ansible, Using Semaphore provided by Google News | MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024 ABN AMRO Moves Progress-Powered Credit Store App to Azure Cloud; Achieves 40% Faster Data Processing, Lower ... Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes Progress's $355m move for MarkLogic sets the tone for 2023 Progress to acquire PE-backed data platform MarkLogic for $355m provided by Google News | Did Rockset Just Solve Real-Time Analytics? Meta’s Velox Means Database Performance Is Not Subject To Interpretation Linux 6.9 Drives AMD 4th Gen EPYC Performance Even Higher For Some Workloads Power your Kafka Streams application with Amazon MSK and AWS Fargate | Amazon Web Services Intel Linux Optimizations Help AMD EPYC "Genoa" Improve Scaling To 384 Threads provided by Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | 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 1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services provided by Google News |
Share this page