DBMS > Cassandra vs. Faircom DB vs. IBM Db2 Event Store vs. Netezza vs. ScyllaDB
System Properties Comparison Cassandra vs. Faircom DB vs. IBM Db2 Event Store vs. Netezza vs. ScyllaDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Cassandra Xexclude from comparison | Faircom DB formerly c-treeACE Xexclude from comparison | IBM Db2 Event Store Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | ScyllaDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Wide-column store based on ideas of BigTable and DynamoDB Optimized for write access | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Cassandra and DynamoDB compatible wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Wide column store | Key-value store Relational DBMS | Event Store Time Series DBMS | Relational DBMS | Wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Vector DBMS starting with release V5 | Key-value store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | cassandra.apache.org | www.faircom.com/products/faircom-db | www.ibm.com/products/db2-event-store | www.ibm.com/products/netezza | www.scylladb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cassandra.apache.org/doc/latest | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | docs.scylladb.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation Apache top level project, originally developped by Facebook | FairCom Corporation | IBM | IBM | ScyllaDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2008 | 1979 | 2017 | 2000 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 4.1.3, July 2023 | V12, November 2020 | 2.0 | ScyllaDB Open Source 5.4.1, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache version 2 | commercial Restricted, free version available | commercial free developer edition available | commercial | Open Source Open Source (AGPL), 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. | Astra DB: Multi-cloud DBaaS built on Apache Cassandra. | Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | ANSI C, C++ | C and C++ | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | BSD Linux OS X Windows | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | Linux included in appliance | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | yes | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | 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 | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | restricted only equality queries, not always the best performing solution | yes | no | yes | yes cluster global secondary indices | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like SELECT, DML and DDL statements (CQL) | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | yes through the embedded Spark runtime | yes | SQL-like DML and DDL statements (CQL) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Proprietary protocol CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language) Thrift | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC OLE DB | Proprietary protocol (CQL) compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language) RESTful HTTP API (DynamoDB compatible) Thrift | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript Node.js Perl PHP Python Ruby Scala | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | yes .Net, JavaScript, C/C++ | yes | yes | yes, Lua | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding no "single point of failure" | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | Sharding | Sharding | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor Representation of geographical distribution of servers is possible | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | Active-active shard replication | Source-replica replication | selectable replication factor Representation of geographical distribution of servers is possible | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency can be individually decided for each write operation | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Eventual Consistency | Eventual Consistency Tunable Consistency can be individually decided for each write operation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no Atomicity and isolation are supported for single operations | tunable from ACID to Eventually Consistent | no | ACID | no Atomicity and isolation are supported for single operations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | No - written data is immutable | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes | yes in-memory tables | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users can be defined per object | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | fine grained access rights according to SQL-standard | Users with fine-grained authorization concept | Access rights for users can be defined per object | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cassandra | Faircom DB formerly c-treeACE | IBM Db2 Event Store | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Apache Cassandra is the leading NoSQL, distributed database management system, well... » more | ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | No single point of failure ensures 100% availability . Operational simplicity for... » more | Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Internet of Things (IOT), fraud detection applications, recommendation engines, product... » more | ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Apple, Netflix, Uber, ING,, Intuit,Fidelity, NY Times, Outbrain, BazaarVoice, Best... » more | Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Cassandra is used by 40% of the Fortune 100. » more | ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Apache license Pricing for commercial distributions provided by DataStax and available... » more | ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Tips and Tricks for the DataStax Astra CLI How to Build a Crystal Image Search App with Vector Search Knowledge Graphs for RAG without a GraphDB How Winweb Built its AI Assistant with DataStax Astra DB and LangChain | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | Cassandra Forward event: Want to level up your Cassandra game? Watch now replays of the March 2023 sessions. » more CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Cassandra | Faircom DB formerly c-treeACE | IBM Db2 Event Store | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Cassandra keeps climbing the ranks of the DB-Engines Ranking Oracle is the DBMS of the Year Winners, losers and an attractive newcomer in Novembers DB-Engines ranking | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Why Apache Cassandra 5.0 Is a Game-Changer for Developers Cassandra is the “best f*cking database for gen AI,” says DataStax CEO How Uber Optimized Cassandra Operations At Scale Here's What to Know About Apache Cassandra 5.0 Microsoft extends life support for aging Apache Cassandra 3.11 database provided by Google News | FairCom kicks off new era of database technology USA - English provided by Google News | The vision for Db2 Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' Best cloud databases of 2022 provided by Google News | IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick Netezza Performance Server provided by Google News | Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels Running ScyllaDB NoSQL on Kubernetes with Spot Instances ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services Scylla vs Cassandra: Performance Comparison - DataScienceCentral.com provided by Google News |
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