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System Properties Comparison ClickHouse vs. Google Cloud Spanner vs. QuestDB vs. Spark SQL
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Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | ClickHouse Xexclude from comparison | Google Cloud Spanner Xexclude from comparison | QuestDB Xexclude from comparison | Spark SQL 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. | A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play. | A high performance open source SQL database for time series data | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Time Series DBMS | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | clickhouse.com | cloud.google.com/spanner | questdb.io | spark.apache.org/sql | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | clickhouse.com/docs | cloud.google.com/spanner/docs | questdb.io/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Clickhouse Inc. | QuestDB Technology Inc | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2016 | 2017 | 2014 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | v24.3.2.23-lts, April 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache 2.0 | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | 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 (Zero-GC), C++, Rust | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | FreeBSD Linux macOS | hosted | Linux macOS Windows | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | yes schema-free via InfluxDB Line Protocol | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | 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 | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | Close to ANSI SQL (SQL/JSON + extensions) | yes Query statements complying to ANSI 2011 | SQL with time-series extensions | SQL-like DML and DDL statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | gRPC HTTP REST JDBC MySQL wire protocol ODBC PostgreSQL wire protocol Proprietary protocol | gRPC (using protocol buffers) API JDBC At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements. RESTful HTTP API | HTTP REST InfluxDB Line Protocol (TCP/UDP) JDBC PostgreSQL wire protocol | JDBC ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Go Java JavaScript (Node.js) Python | C PostgreSQL driver C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python Rust over HTTP | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | key based and custom | Sharding | horizontal partitioning (by timestamps) | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 with 3 replicas for regional instances. | Source-replica replication with eventual consistency | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes using Google Cloud Dataflow | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID Strict serializable isolation | ACID for single-table writes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | 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 | yes through memory mapped files | 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. | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ClickHouse | Google Cloud Spanner | QuestDB | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Relational model with native time series support Column-based storage and time partitioned... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | High ingestion throughput: peak of 4M rows/sec (TSBS Benchmark) Code optimizations... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Financial tick data Industrial IoT Application Metrics Monitoring » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Banks & Hedge funds, Yahoo, OKX, Airbus, Aquis Exchange, Net App, Cloudera, Airtel,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open source Apache 2.0 QuestDB Enterprise QuestDB Cloud » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Does "vpmovzxbd" Scare You? Here's Why it Doesn't Have To Create an ADS-B flight radar with QuestDB and a Raspberry Pi Build a temperature IoT sensor with Raspberry Pi Pico & QuestDB Create an IoT server with QuestDB and a Raspberry Pi TimescaleDB vs. QuestDB: Performance benchmarks and overview | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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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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 TikTok Parent Open Sources Real-Time Data Warehouse provided by Google News | Google Improves Cloud Spanner: More Compute and Storage without Price Increase Google turns up the heat on AWS, claims Cloud Spanner is half the cost of DynamoDB Google makes its Cloud Spanner database service faster and more cost-efficient Google Spanner: When Do You Need to Move to It? Google Cloud Spanner competes directly with Amazon DynamoDB provided by Google News | QuestDB snares $12M Series A with hosted version coming soon SQL Extensions for Time-Series Data in QuestDB QuestDB gets $12M Series A funding amid growing interest in time-series databases Read the Pitch Deck Database Startup QuestDB Used to Raise $12 Million Comparing Different Time-Series Databases provided by Google News | What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark 1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk provided by Google News |
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