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System Properties Comparison Databricks vs. FeatureBase vs. Google BigQuery vs. ScyllaDB
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Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Databricks Xexclude from comparison | FeatureBase Xexclude from comparison | Google BigQuery Xexclude from comparison | ScyllaDB Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | 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. | Real-time database platform that powers real-time analytics and machine learning applications by simultaneously executing low-latency, high-throughput, and highly concurrent workloads. | Large scale data warehouse service with append-only tables | Cassandra and DynamoDB compatible wide column store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Wide column store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.databricks.com | www.featurebase.com | cloud.google.com/bigquery | www.scylladb.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.databricks.com | docs.featurebase.com | cloud.google.com/bigquery/docs | docs.scylladb.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Databricks | Molecula and Pilosa Open Source Contributors | ScyllaDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 2017 | 2010 | 2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 2022, May 2022 | ScyllaDB Open Source 5.4.1, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | Open Source Open Source (AGPL), commercial license available | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Go | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | Linux macOS | hosted | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | yes | yes | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | 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. | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | no | yes cluster global secondary indices | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | with Databricks SQL | SQL queries | yes | SQL-like DML and DDL statements (CQL) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC ODBC RESTful HTTP API | gRPC JDBC Kafka Connector ODBC | RESTful HTTP/JSON API | Proprietary protocol (CQL) compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language) RESTful HTTP API (DynamoDB compatible) Thrift | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Python R Scala | Java Python | .Net Java JavaScript Objective-C PHP Python Ruby | For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | user defined functions and aggregates | user defined functions in JavaScript | yes, Lua | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | none | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | yes | selectable replication factor Representation of geographical distribution of servers is possible | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Tunable Consistency can be individually decided for each write operation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | yes | no Since BigQuery is designed for querying data | no Atomicity and isolation are supported for single operations | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes, using Linux fsync | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | no | yes in-memory tables | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access privileges (owner, writer, reader) on dataset, table or view level Google Cloud Identity & Access Management (IAM) | Access rights for users can be defined per object | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Databricks | FeatureBase | Google BigQuery | ScyllaDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Supported database models : In addition to the Document store and Relational DBMS... » more | ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | 5. Databricks Researchers from Columbia University and Databricks Conducted a Comparative Study of LoRA and Full Finetuning in Large Language Models This Is the Platform Nancy Pelosi Used to Make Her Private Investment in Databricks AI is Driving Record Sales at Multibillion-Dollar Databricks. An IPO Can Wait … - WSJ Top 5 Lessons Learned from Databricks' Journey from $400M to $1.5B+ provided by Google News | Get Your Infrastructure Ready for Real-Time Analytics Funding wrap: H.O. Maycotte's Molecula raises $10M, rebrands; UT snags $15M to lead regional innovation hub The 10 Coolest Big Data Tools Of 2021 32 Data and Analytics Startups That Will Go Big, According to VCs provided by Google News | Winning the 2020 Google Cloud Technology Partner of the Year – Infrastructure Modernization Award Hightouch Announces $38M in Funding and Launches New Customer 360 Toolkit Hightouch Raises $38M in Funding provided by Google News | Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels Running ScyllaDB NoSQL on Kubernetes with Spot Instances ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services Scylla vs Cassandra: Performance Comparison - DataScienceCentral.com provided by Google News |
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