DBMS > CockroachDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. NSDb vs. OrigoDB
System Properties Comparison CockroachDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. NSDb vs. OrigoDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | CockroachDB Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | NSDb Xexclude from comparison | OrigoDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | CockroachDB is a distributed database architected for modern cloud applications. It is wire compatible with PostgreSQL and backed by a Key-Value Store, which is either RocksDB or a purpose-built derivative, called Pebble. | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes | A fully ACID in-memory object graph database | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Key-value store Wide column store | Relational DBMS | Time Series DBMS | Document store Object oriented DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.cockroachlabs.com | cloud.google.com/bigtable | hive.apache.org | nsdb.io | origodb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.cockroachlabs.com/docs | cloud.google.com/bigtable/docs | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | nsdb.io/Architecture | origodb.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Cockroach Labs | Apache Software Foundation  initially developed by Facebook | Robert Friberg et al | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2015 | 2015 | 2012 | 2017 | 2009 under the name LiveDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 23.1.1, May 2023 | 3.1.3, April 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache 2.0, commercial license available | commercial | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Go | Java | Java, Scala | C# | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux macOS Windows | hosted | All OS with a Java VM | Linux macOS | Linux Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | dynamic schema | schema-free | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | no | yes | yes: int, bigint, decimal, string | User defined using .NET types and collections | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 can be achieved using .NET | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | yes | all fields are automatically indexed | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes, wire compatible with PostgreSQL | no | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | JDBC ODBC Thrift | gRPC HTTP REST WebSocket | .NET Client API HTTP API LINQ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# C++ Clojure Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Rust | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C++ Java PHP Python | Java Scala | .Net | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes user defined functions and integration of map-reduce | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | no | yes Domain Events | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning (by key range) all tables are translated to an ordered KV store and then broken down into 64MB ranges, which are then used as replicas in RAFT | Sharding | Sharding | Sharding | horizontal partitioning client side managed; servers are not synchronized | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication using RAFT | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | selectable replication factor | Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | yes query execution via MapReduce | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Eventual Consistency | Eventual Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | no | depending on model | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | Atomic single-row operations | no | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | Using Apache Lucene | yes Write ahead log | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Role-based access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users, groups and roles | Role based authorization | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| CockroachDB | Google Cloud Bigtable | Hive | NSDb | OrigoDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Cockroach Labs Deepens Partnership with Google Cloud, CockroachDB Selected to Join Google Distributed Cloud DoorDash Uses CockroachDB to Create Config Management Platform for Microservices How to Unlock Real-Time Data Streams with CockroachDB and Amazon MSK | Amazon Web Services CockroachDB tempts legacy databases to crawl into the cloud age How DoorDash Migrated from Aurora Postgres to CockroachDB provided by Google News | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable 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 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 DataCentral: Uber's Observability and Chargeback Platform provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
