DBMS > Citus vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sequoiadb vs. TimesTen
System Properties Comparison Citus vs. LeanXcale vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sequoiadb vs. TimesTen
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Citus Xexclude from comparison | LeanXcale Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Sequoiadb Xexclude from comparison | TimesTen Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Scalable hybrid operational and analytics RDBMS for big data use cases based on PostgreSQL | A highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities | Fully managed big data interactive analytics platform | NewSQL database with distributed OLTP and SQL | In-Memory RDBMS compatible to Oracle | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS  column oriented | Document store Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps)Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.citusdata.com | www.leanxcale.com | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.sequoiadb.com | www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.citusdata.com | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | www.sequoiadb.com/en/index.php?m=Files&a=index | docs.oracle.com/database/timesten-18.1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | LeanXcale | Microsoft | Sequoiadb Ltd. | Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2010 | 2015 | 2019 | 2013 | 1998 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 8.1, December 2018 | cloud service with continuous releases | 11 Release 2 (11.2.2.8.0) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source AGPL, commercial license also available | commercial | commercial | Open Source Server: AGPL; Client: Apache V2 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | hosted | Linux | AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes oid, date, timestamp, binary, regex | 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 specific XML type available, but no XML query functionality | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | all fields are automatically indexed | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes standard, with numerous extensions | yes through Apache Derby | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | SQL-like query language | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | JDBC Kafka Connector ODBC proprietary key/value interface Spark Connector | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | proprietary protocol using JSON | JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | C Java Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | .Net C++ Java PHP Python | C C++ Java PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc. | Yes, possible languages: KQL, Python, R | JavaScript | PL/SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication other methods possible by using 3rd party extensions | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Source-replica replication | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | Document is locked during a transaction | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes by means of logfiles and checkpoints | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Azure Active Directory Authentication | simple password-based access control | fine grained access rights according to SQL-standard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Citus | LeanXcale | Microsoft Azure Data Explorer | Sequoiadb | TimesTen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Full ACID and full SQL operational database with analytical queries over operational... » more | Azure Data Explorer is a fast and highly scalable data exploration service for log... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Linear scalability upto 100s of nodes (tested with 100 nodes and TPC-C). » more | Kusto Query Language (innovative query language, optimized for high performance data... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Hybrid Transactional-Analytical Processing (HTAP) requiring an operational database... » more | IoT applications IoT devices generate billions of sensor readings. Normalizing and... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | banking/finance/fintech, telco, insurance, traveltech, M2M/IoT, retail » more | Microsoft, DocuSign, Taboola, Bosch, Siemens Healthineers, Bühler, Ecolab, Zoomd » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | 15 beta testers » more | Azure Data Explorer is the data service for Azure Monitor, Azure Time Series Insights,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | annual fee covering license and support based on number of physical cores » more | An Azure Data Explorer cluster is a pair of engine and data management clusters which... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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