DBMS > Cubrid vs. Databricks vs. Elasticsearch vs. Geode vs. Kinetica
System Properties Comparison Cubrid vs. Databricks vs. Elasticsearch vs. Geode vs. Kinetica
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Cubrid Xexclude from comparison | Databricks Xexclude from comparison | Elasticsearch Xexclude from comparison | Geode Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | CUBRID is an open-source SQL-based relational database management system with object extensions for OLTP | The Databricks Lakehouse Platform combines elements of data lakes and data warehouses to provide a unified view onto structured and unstructured data. It is based on Apache Spark. | A distributed, RESTful modern search and analytics engine based on Apache Lucene Elasticsearch lets you perform and combine many types of searches such as structured, unstructured, geo, and metric | Geode is a distributed data container, pooling memory, CPU, network resources, and optionally local disk across multiple processes | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Document store Relational DBMS | Search engine | Key-value store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Spatial DBMS Vector DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | cubrid.com (korean) cubrid.org (english) | www.databricks.com | www.elastic.co/elasticsearch | geode.apache.org | www.kinetica.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cubrid.org/manuals | docs.databricks.com | www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html | geode.apache.org/docs | docs.kinetica.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | CUBRID Corporation, CUBRID Foundation | Databricks | Elastic | Originally developed by Gemstone. They outsourced the project to Apache in 2015 but still deliver a commercial version as Gemfire. | Kinetica | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2008 | 2013 | 2010 | 2002 | 2012 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 11.0, January 2021 | 8.6, January 2023 | 1.1, February 2017 | 7.1, August 2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | Open Source Elastic License | Open Source Apache Version 2; commercial licenses available as Gemfire | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | C, C++, Java | Java | Java | C, C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux Windows | hosted | All OS with a Java VM | All OS with a Java VM the JDK (8 or later) is also required | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | schema-free Flexible type definitions. Once a type is defined, it is persistent | schema-free | 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 | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes All search fields are automatically indexed | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | with Databricks SQL | SQL-like query language | SQL-like query language (OQL) | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | ADO.NET JDBC ODBC OLE DB | JDBC ODBC RESTful HTTP API | Java API RESTful HTTP/JSON API | Java Client API Memcached protocol RESTful HTTP API | JDBC ODBC RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | Python R Scala | .Net Groovy Community Contributed Clients Java JavaScript Perl PHP Python Ruby | .Net All JVM based languages C++ Groovy Java Scala | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | Java Stored Procedures | user defined functions and aggregates | yes | user defined functions | user defined functions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes by using the 'percolation' feature | yes Cache Event Listeners | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | Sharding | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | yes | yes | Multi-source replication | Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | ES-Hadoop Connector | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Synchronous doc based replication. Get by ID may show delays up to 1 sec. Configurable write consistency: one, quorum, all | Eventual Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | yes, on a single node | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | 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 | Memcached and Redis integration | yes | yes GPU vRAM or System RAM | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights per client and object definable | Access rights for users and roles on table level | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cubrid | Databricks | Elasticsearch | Geode | Kinetica | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS... » 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cubrid | Databricks | Elasticsearch | Geode | Kinetica | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2017 Elasticsearch moved into the top 10 most popular database management systems MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | This Is the Platform Nancy Pelosi Used to Make Her Private Investment in Databricks Databricks Announces Major Updates to Its AI Suite to Boost AI Model Accuracy Databricks Enhances Enterprise AI with RAG Applications and Improved Model Serving What to Expect at Databricks' Data + AI Summit 2024 June 10-13 Databricks adds vector search, new LLM support to AI suite provided by Google News | Netflix Uses Elasticsearch Percolate Queries to Implement Reverse Searches Efficiently Using Elasticsearch to Offload Search and Analytics from DynamoDB: Pros and Cons The Total Economic Impact™️ of Elasticsearch 8 Powerful Alternatives to Elasticsearch Splunk vs Elasticsearch | A Comparison and How to Choose provided by Google News | Apache Geode Spawns 'All Sorts of In-Memory Things' Where Does Apache Geode Fit in CQRS Architectures? 1. Introduction to Pivotal GemFire In-Memory Data Grid and Apache Geode - Scaling Data Services with Pivotal ... Event-Driven Architectures with Apache Geode and Spring Integration HPE buys query acceleration platform Ampool to boost Ezmeral hybrid cloud analytics provided by Google News | Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI provided by Google News |
Share this page