DBMS > Couchbase vs. Geode vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Db2 Event Store vs. Sadas Engine
System Properties Comparison Couchbase vs. Geode vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Db2 Event Store vs. Sadas Engine
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Couchbase Originally called Membase Xexclude from comparison | Geode Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | IBM Db2 Event Store Xexclude from comparison | Sadas Engine Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A distributed document store with integrated cache, a powerful search engine, in-built operational and analytical capabilities, and an embedded mobile database | Geode is a distributed data container, pooling memory, CPU, network resources, and optionally local disk across multiple processes | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in data warehouse environments | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Key-value store | Key-value store Wide column store | Event Store Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Key-value store originating from the former Membase product and supporting the Memcached protocol Spatial DBMS using the Geocouch extension Search engine Time Series DBMS Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.couchbase.com | geode.apache.org | cloud.google.com/bigtable | www.ibm.com/products/db2-event-store | www.sadasengine.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.couchbase.com | geode.apache.org/docs | cloud.google.com/bigtable/docs | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | www.sadasengine.com/en/sadas-engine-download-free-trial-and-documentation/#documentation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Couchbase, Inc. | Originally developed by Gemstone. They outsourced the project to Apache in 2015 but still deliver a commercial version as Gemfire. | IBM | SADAS s.r.l. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2011 | 2002 | 2015 | 2017 | 2006 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | Server: 7.2, June 2023; Mobile: 3.1, March 2022; Couchbase Capella (DBaaS), June 2023 | 1.1, February 2017 | 2.0 | 8.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Business Source License (BSL 1.1); Commercial licenses also available | Open Source Apache Version 2; commercial licenses available as Gemfire | commercial | commercial free developer edition available | commercial free trial version available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C, C++, Go and Erlang | Java | C and C++ | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Windows | All OS with a Java VM the JDK (8 or later) is also required | hosted | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | AIX Linux Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | schema-free | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | no | 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 | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL++, extends ANSI SQL to JSON for operational, transactional, and analytic use cases | SQL-like query language (OQL) | no | yes through the embedded Spark runtime | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | CLI Client HTTP REST Kafka Connector Native language bindings for CRUD, Query, Search and Analytics APIs Spark Connector Spring Data | Java Client API Memcached protocol RESTful HTTP API | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | JDBC ODBC Proprietary protocol | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C Go Java JavaScript Node.js Kotlin PHP Python Ruby Scala | .Net All JVM based languages C++ Groovy Java Scala | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | .Net C C# C++ Groovy Java PHP Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | Functions and timers in JavaScript and UDFs in Java, Python, SQL++ | user defined functions | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes via the TAP protocol | yes Cache Event Listeners | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Automatic Sharding | Sharding | Sharding | Sharding | horizontal partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication including cross data center replication Source-replica replication | Multi-source replication | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Active-active shard replication | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency selectable on a per-operation basis | Eventual Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Eventual Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | yes, on a single node | Atomic single-row operations | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | No - written data is immutable | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes Ephemeral buckets | yes | no | yes | yes managed by 'Learn by Usage' | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | User and Administrator separation with password-based and LDAP integrated Authentication. Role-base access control. | Access rights per client and object definable | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles 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 | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Couchbase Originally called Membase | Geode | Google Cloud Bigtable | IBM Db2 Event Store | Sadas Engine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Couchbase climbs up the DB-Engines Ranking, increasing its popularity by 10% every month | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Couchbase, Inc. (NASDAQ:BASE) Shares Purchased by Hood River Capital Management LLC Couchbase director Anderson buys $298k in company stock Couchbase director buys $298.5K in common stock Couchbase’s stock crumbles on anticipation of significant growth slowdown Couchbase reports 20% Q2 revenue growth, though analysts expected more provided by Google News | This is how much one of the most expensive gems costs at the Tucson gem show Chapter 1. Introduction to Pivotal GemFire In-Memory Data Grid and Apache Geode RDBMS and Apache Geode Data Movement: Low Latency ETL Pipeline by Using Cloud-Native Event Driven Microservices HPE buys query acceleration platform Ampool to boost Ezmeral hybrid cloud analytics HPE acquires Ampool to gain distributed SQL engine provided by Google News | Google Cloud adds graph processing to Spanner, SQL support to Bigtable Google introduces Bigtable SQL access and Spanner's new AI-ready features Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google Cloud Adds GenAI, Core Enhancements Across Data Platform Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs provided by Google News | Mudhakar Srivatsa Best cloud databases of 2022 IBM Confronts AI Resistance Why a robust data management strategy is essential today | IBM HDM How IBM Is Turning Db2 into an ‘AI Database’ provided by Google News |
Share this page