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System Properties Comparison ClickHouse vs. Drizzle vs. KairosDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Netezza
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | ClickHouse Xexclude from comparison | Drizzle Xexclude from comparison | KairosDB Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A high-performance, column-oriented SQL DBMS for online analytical processing (OLAP) that uses all available system resources to their full potential to process each analytical query as fast as possible. It is available as both an open-source software and a cloud offering. | MySQL fork with a pluggable micro-kernel and with an emphasis of performance over compatibility. | Distributed Time Series DBMS based on Cassandra or H2 | Fully managed big data interactive analytics platform | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Time Series DBMS | 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) Spatial DBMS 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 engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | clickhouse.com | github.com/kairosdb/kairosdb | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.ibm.com/products/netezza | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | clickhouse.com/docs | kairosdb.github.io | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Clickhouse Inc. | Drizzle project, originally started by Brian Aker | Microsoft | IBM | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2016 | 2008 | 2013 | 2019 | 2000 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | v24.4.1.2088-stable, May 2024 | 7.2.4, September 2012 | 1.2.2, November 2018 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache 2.0 | Open Source GNU GPL | Open Source Apache 2.0 | commercial | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. |
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Implementation language | C++ | C++ | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | FreeBSD Linux macOS | FreeBSD Linux OS X | Linux OS X Windows | hosted | Linux included in appliance | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | 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 | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | all fields are automatically indexed | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions) | yes with proprietary extensions | no | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | gRPC HTTP REST JDBC MySQL wire protocol ODBC PostgreSQL wire protocol Proprietary protocol | JDBC | Graphite protocol HTTP REST Telnet API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | JDBC ODBC OLE DB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# 3rd party library C++ Elixir 3rd party library Go 3rd party library Java 3rd party library JavaScript (Node.js) 3rd party library Kotlin 3rd party library Nim 3rd party library Perl 3rd party library PHP 3rd party library Python 3rd party library R 3rd party library Ruby 3rd party library Rust Scala 3rd party library | C C++ Java PHP | Java JavaScript Node.js PHP Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | no | no | Yes, possible languages: KQL, Python, R | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no hooks for callbacks inside the server can be used. | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | key based and custom | Sharding | Sharding based on Cassandra | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages. | Multi-source replication Source-replica replication | selectable replication factor based on Cassandra | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency based on Cassandra Immediate Consistency based on Cassandra | Eventual Consistency Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | no | 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users and roles. Column and row based policies. Quotas and resource limits. Pluggable authentication with LDAP and Kerberos. Password based, X.509 certificate, and SSH key authentication. | Pluggable authentication mechanisms e.g. LDAP, HTTP | simple password-based access control | Azure Active Directory Authentication | Users with fine-grained authorization concept | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Aiven for Clickhouse: Managed cloud data warehousing with high-speed analytics. » more DoubleCloud: Fully managed ClickHouse alongside best-in-class managed open-source services to build analytics at scale. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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DB-Engines blog posts | MySQL won the April ranking; did its forks follow? Has MySQL finally lost its mojo? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Why Clickhouse Should Be Your Next Database ClickHouse Cloud & Amazon S3 Express One Zone: Making a blazing fast analytical database even faster | Amazon ... A 1000x Faster Database Solution: ClickHouse’s Aaron Katz Ubuntu 24.04 + Linux 6.9 Intel & AMD Server Performance ClickHouse Announces Launch of ClickPipes provided by Google News | Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata Expo: Real Time A/B Testing and Monitoring with Spark Streaming and Kafka at Walmart Labs provided by Google News | We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services provided by Google News | Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC 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 provided by Google News |
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