DBMS > CouchDB vs. MonetDB vs. Netezza vs. RavenDB vs. Spark SQL
System Properties Comparison CouchDB vs. MonetDB vs. Netezza vs. RavenDB vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | CouchDB stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" Xexclude from comparison | MonetDB Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | RavenDB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A native JSON - document store inspired by Lotus Notes, scalable from globally distributed server-clusters down to mobile phones. | A relational database management system that stores data in columns | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Open Source Operational and Transactional Enterprise NoSQL Document Database | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Relational DBMS | Relational DBMS | Document store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS using the Geocouch extension | Document store Spatial DBMS | Graph DBMS Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | couchdb.apache.org | www.monetdb.org | www.ibm.com/products/netezza | ravendb.net | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.couchdb.org/en/stable | www.monetdb.org/Documentation | ravendb.net/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Damien Katz, a former Lotus Notes developer | MonetDB BV | IBM | Hibernating Rhinos | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2005 | 2004 | 2000 | 2010 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 3.3.3, December 2023 | Dec2023 (11.49), December 2023 | 5.4, July 2022 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache version 2 | Open Source Mozilla Public License 2.0 | commercial | Open Source AGPL version 3, commercial license available | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Erlang | C | C# | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Android BSD Linux OS X Solaris Windows | FreeBSD Linux OS X Solaris Windows | Linux included in appliance | Linux macOS Raspberry Pi Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | yes | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | no | yes | yes | no | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes via views | yes | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes SQL 2003 with some extensions | yes | SQL-like query language (RQL) | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | RESTful HTTP/JSON API | JDBC native C library MAPI library (MonetDB application programming interface) ODBC | JDBC ODBC OLE DB | .NET Client API F# Client API Go Client API Java Client API NodeJS Client API PHP Client API Python Client API RESTful HTTP API | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# ColdFusion Erlang Haskell Java JavaScript Lisp Lua Objective-C OCaml Perl PHP PL/SQL Python Ruby Smalltalk | C C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | .Net C# F# Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | View functions in JavaScript | yes, in SQL, C, R | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding improved architecture with release 2.0 | Sharding via remote tables | Sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | none Source-replica replication available in experimental status | Source-replica replication | Multi-source replication | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Default ACID transactions on the local node (eventually consistent across the cluster). Atomic operations with cluster-wide ACID transactions. Eventual consistency for indexes and full-text search indexes. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no atomic operations within a single document possible | ACID | ACID | ACID, Cluster-wide transaction available | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes strategy: optimistic locking | 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. | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users can be defined per database | fine grained access rights according to SQL-standard | Users with fine-grained authorization concept | Authorization levels configured per client per database | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
CouchDB stands for "Cluster Of Unreliable Commodity Hardware" | MonetDB | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | RavenDB | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | How to Automate A Blog Post App Deployment With GitHub Actions, Node.js, CouchDB, and Aptible How to install the CouchDB NoSQL database on Debian Server 11 IBM Cloudant pulls plan to fund new foundational layer for CouchDB CouchDB 3.0 ends admin party era • DEVCLASS Tracking Expenses with CouchDB and Angular — SitePoint provided by Google News | In 2024 the MonetDB Foundation was established for the preservation, maintenance and further development of the ... MonetDB Secures Investment From (and Partners With) ServiceNow PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho Monet DB The Column-Store Pioneer - open source for you 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 How to migrate a large data warehouse from IBM Netezza to Amazon Redshift with no downtime | Amazon Web Services IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick provided by Google News | RavenDB Launches Version 6.0 Lightning Fast Queries, Data Integrations, Corax Indexing Engine, and Sharding RavenDB Welcomes David Baruc as Chief Revenue Officer: Seasoned Tech Leader to Drive Global Sales and ... RavenDB Adds Graph Queries Install the NoSQL RavenDB Data System Oren Eini on RavenDB, Including Consistency Guarantees and C# as the Implementation Language provided by Google News | Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News |
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