DBMS > ClickHouse vs. Google BigQuery vs. Hive vs. Ignite vs. TimesTen
System Properties Comparison ClickHouse vs. Google BigQuery vs. Hive vs. Ignite vs. TimesTen
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | ClickHouse Xexclude from comparison | Google BigQuery Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | Ignite Xexclude from comparison | TimesTen Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | Large scale data warehouse service with append-only tables | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale. | In-Memory RDBMS compatible to Oracle | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | clickhouse.com | cloud.google.com/bigquery | hive.apache.org | ignite.apache.org | www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | clickhouse.com/docs | cloud.google.com/bigquery/docs | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | apacheignite.readme.io/docs | docs.oracle.com/database/timesten-18.1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Clickhouse Inc. | Apache Software Foundation initially developed by Facebook | Apache Software Foundation | Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2016 | 2010 | 2012 | 2015 | 1998 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | v24.4.1.2088-stable, May 2024 | 3.1.3, April 2022 | Apache Ignite 2.6 | 11 Release 2 (11.2.2.8.0) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache 2.0 | commercial | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache 2.0 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | 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++ | Java | C++, Java, .Net | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | FreeBSD Linux macOS | hosted | All OS with a Java VM | Linux OS X Solaris Windows | AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | 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 | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions) | yes | SQL-like DML and DDL statements | ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | gRPC HTTP REST JDBC MySQL wire protocol ODBC PostgreSQL wire protocol Proprietary protocol | RESTful HTTP/JSON API | JDBC ODBC Thrift | HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API Spring Data | JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | .Net Java JavaScript Objective-C PHP Python Ruby | C++ Java PHP Python | C# C++ Java PHP Python Ruby Scala | C C++ Java PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | user defined functions in JavaScript | yes user defined functions and integration of map-reduce | yes (compute grid and cache interceptors can be used instead) | PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | yes (cache interceptors and events) | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | key based and custom | none | Sharding | Sharding | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Asynchronous and synchronous physical replication; geographically distributed replicas; support for object storages. | selectable replication factor | yes (replicated cache) | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes query execution via MapReduce | yes (compute grid and hadoop accelerator) | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | no Since BigQuery is designed for querying data | no | ACID | 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. | yes | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | Access privileges (owner, writer, reader) on dataset, table or view level Google Cloud Identity & Access Management (IAM) | Access rights for users, groups and roles | Security Hooks for custom implementations | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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 From Open Source to SaaS: the Journey of ClickHouse Snowflake vs. BigQuery vs. ClickHouse: Mastering Cost-Effective Business Analytics provided by Google News | Winning the 2020 Google Cloud Technology Partner of the Year – Infrastructure Modernization Award Google Cloud partners Coinbase to accept crypto payments Hightouch Announces $38M in Funding and Launches New Customer 360 Toolkit Google Cloud Platform breaks through with big enterprises, signs up Disney and others Hightouch Raises $38M in Funding provided by Google News | Apache Software Foundation Announces Apache® Hive 4.0 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services Apache Hive 4.0 Launches, Revolutionizing Data Management and Analysis 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024 Apache Ignite: An Overview GridGain Releases Conference Schedule for Virtual Apache Ignite Summit 2023 What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used? Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services provided by Google News | In-memory databases with Emulex Gen 7 The Intel Xeon E7-8800 v3 Review: The POWER8 Killer? provided by Google News |
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