DBMS > CrateDB vs. Datomic vs. RRDtool vs. Vertica vs. Warp 10
System Properties Comparison CrateDB vs. Datomic vs. RRDtool vs. Vertica vs. Warp 10
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | CrateDB Xexclude from comparison | Datomic Xexclude from comparison | RRDtool Xexclude from comparison | Vertica OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | Warp 10 Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Distributed Database based on Lucene | Datomic builds on immutable values, supports point-in-time queries and uses 3rd party systems for durability | Industry standard data logging and graphing tool for time series data. RRD is an acronym for round-robin database. The data is stored in a circular buffer, thus the system storage footprint remains constant over time. | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Spatial DBMS Search engine Time Series DBMS Vector DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS Column oriented | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Relational DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | cratedb.com | www.datomic.com | oss.oetiker.ch/rrdtool | www.vertica.com | www.warp10.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cratedb.com/docs | docs.datomic.com | oss.oetiker.ch/rrdtool/doc | vertica.com/documentation | www.warp10.io/content/02_Getting_started | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Crate | Cognitect | Tobias Oetiker | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | SenX | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 2012 | 1999 | 2005 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1.0.6735, June 2023 | 1.8.0, 2022 | 12.0.3, January 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source | commercial limited edition free | Open Source GPL V2 and FLOSS | commercial Limited community edition free | Open Source Apache License 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | CrateDB Cloud: a distributed SQL database that spreads data and processing across an elastic cluster of shared nothing nodes. CrateDB Cloud enables data insights at scale on Microsoft Azure, AWS and Google Cloud Platform. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Java, Clojure | C Implementations in Java (e.g. RRD4J) and C# available | C++ | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | All Operating Systems, including Kubernetes with CrateDB Kubernetes Operator support | All OS with a Java VM | HP-UX Linux | Linux | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | yes | yes | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | Numeric data only | 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 Exporting into and restoring from XML files possible | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes, but no triggers and constraints, and PostgreSQL compatibility | no | no | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | ADO.NET JDBC ODBC PostgreSQL wire protocol Prometheus Remote Read/Write RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | in-process shared library Pipes | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | HTTP API Jupyter WebSocket | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .NET Erlang Go community maintained client Java JavaScript (Node.js) community maintained client Perl community maintained client PHP Python R Ruby community maintained client Scala community maintained client | Clojure Java | C with librrd library C# with a different implementation of RRDTool Java with a different implementation of RRDTool JavaScript (Node.js) with a different implementation of RRDTool Lua Perl PHP with a wrapper library Python Ruby | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | user defined functions (Javascript) | yes Transaction Functions | no | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | yes WarpScript | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | By using transaction functions | no | yes, called Custom Alerts | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | none But extensive use of caching in the application peers | none | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | Sharding based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Configurable replication on table/partition-level | none But extensive use of caching in the application peers | none | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | selectable replication factor based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no Bi-directional Spark integration | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Read-after-write consistency on record level | Immediate Consistency | none | Immediate Consistency | Immediate Consistency based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no unique row identifiers can be used for implementing an optimistic concurrency control strategy | ACID | no | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes by using the rrdcached daemon | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes using external storage systems (e.g. Cassandra, DynamoDB, PostgreSQL, Couchbase and others) | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes recommended only for testing and development | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | rights management via user accounts | no | no | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
CrateDB | Datomic | RRDtool | Vertica OpenText™ Vertica™ | Warp 10 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | The enterprise database for time series, documents, and vectors. Distributed - Native... » more | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Response time in milliseconds: e ven for complex ad-hoc queries. Massive scaling... » more | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | IoT: accelerate your IIoT projects with CrateDB, delivering real-time analytics... » more | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Across all continents, CrateDB is used by companies of all sizes to meet the most... » more | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | The CrateDB open source project was started in 2013 Honorable Mention in 2021 Gartner®... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | See CrateDB pricing > » more | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
CrateDB | Datomic | RRDtool | Vertica OpenText™ Vertica™ | Warp 10 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | CrateDB Announces Availability of CrateDB on Google Cloud Marketplace CrateDB Partners with HiveMQ to Advance IoT Data Management and Analytics Across Industries How We Designed CrateDB as a Realtime SQL DBMS for the Internet of Things Crate.io Introduces CrateDB 2.0 Enterprise and Open Source Editions Crate.io Expands CrateDB Cloud with the Launch of CrateDB Edge provided by Google News | Atomic Canyon and ORNL develop revolutionary nuclear AI Nubank buys firm behind Clojure programming language Architecting Software for Leverage TerminusDB Takes on Data Collaboration with a git-Like Approach Brazil’s Nubank acquires US software firm Cognitect, creator of Clojure and Datomic provided by Google News | Cacti servers under attack by attackers exploiting CVE-2022-46169 Critical IP spoofing bug patched in Cacti How to install Cacti SNMP Monitor on Ubuntu Installation Guide for Collectd and Collectd-Web to Monitor Server Resources in Linux SNMP: The Little Protocol That Could provided by Google News | Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS How Embedded Analytics Help ISVs Overcome Challenges OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more OpenText integrates Micro Focus tech through Cloud Editions 23.3 provided by Google News | Time Series Databases Software Market [2024-2031] | InfluxData, Trendalyze, Amazon Timestream Time Series Intelligence Software Market Business Insights, Key Trend Analysis | Google, SAP, Azure Time Series ... Time Series Intelligence Software Market Analysis and Revenue Prediction | Azure Time Series Insights, Trendalyze ... provided by Google News |
Share this page