DBMS > Databricks vs. Firebase Realtime Database vs. Hawkular Metrics vs. MarkLogic vs. Splice Machine
System Properties Comparison Databricks vs. Firebase Realtime Database vs. Hawkular Metrics vs. MarkLogic vs. Splice Machine
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Databricks Xexclude from comparison | Firebase Realtime Database Xexclude from comparison | Hawkular Metrics Xexclude from comparison | MarkLogic Xexclude from comparison | Splice Machine 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. | Cloud-hosted realtime document store. iOS, Android, and JavaScript clients share one Realtime Database instance and automatically receive updates with the newest data. | Hawkular metrics is the metric storage of the Red Hat sponsored Hawkular monitoring system. It is based on Cassandra. | Operational and transactional Enterprise NoSQL database | Open-Source SQL RDBMS for Operational and Analytical use cases with native Machine Learning, powered by Hadoop and Spark | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store Relational DBMS | Document store | Time Series DBMS | Document store Native XML DBMS RDF store  as of version 7Search engine | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.databricks.com | firebase.google.com/products/realtime-database | www.hawkular.org | www.marklogic.com | splicemachine.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.databricks.com | firebase.google.com/docs/database | www.hawkular.org/hawkular-metrics/docs/user-guide | docs.marklogic.com | splicemachine.com/how-it-works | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Databricks | Google acquired by Google 2014 | Community supported by Red Hat | MarkLogic Corp. | Splice Machine | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2013 | 2012 | 2014 | 2001 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 11.0, December 2022 | 3.1, March 2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | commercial restricted free version is available | Open Source AGPL 3.0, commercial license available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | C++ | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | hosted | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | Linux OS X Solaris Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | schema-free | schema-free | schema-free Schema can be enforced | 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. | yes | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | with Databricks SQL | no | no | yes SQL92 | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC ODBC RESTful HTTP API | Android iOS JavaScript API RESTful HTTP API | HTTP REST | Java API Node.js Client API ODBC proprietary Optic API Proprietary Query API, introduced with version 9RESTful HTTP API SPARQL WebDAV XDBC XQuery XSLT | JDBC Native Spark Datasource ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Python R Scala | Java JavaScript Objective-C | Go Java Python Ruby | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | C# C++ Java JavaScript (Node.js) Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions and aggregates | limited functionality with using 'rules' | no | yes via XQuery or JavaScript | yes Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | Callbacks are triggered when data changes | yes via Hawkular Alerting | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding based on Cassandra | Sharding | Shared Nothhing Auto-Sharding, Columnar Partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | selectable replication factor based on Cassandra | yes | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes via Hadoop Connector, HDFS Direct Access and in-database MapReduce jobs | Yes, via Full Spark Integration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency if the client is offline Immediate Consistency if the client is online | Eventual Consistency based on Cassandra Immediate Consistency based on Cassandra | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | yes | no | ACID can act as a resource manager in an XA/JTA transaction | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes, with Range Indexes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | yes, based on authentication and database rules | no | Role-based access control at the document and subdocument levels | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Databricks | Firebase Realtime Database | Hawkular Metrics | MarkLogic | Splice Machine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Databricks | Firebase Realtime Database | Hawkular Metrics | MarkLogic | Splice Machine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Databricks is expanding the scope of its AI investments with second VC fund Building CI Pipeline with Databricks Asset Bundle and GitLab XponentL Data Secures Strategic Investment from Databricks Ventures to Fuel Data Transformation & Generative AI XponentL Data Receives Strategic Investment from Databricks Ventures and Inoca Capital Partners Analytics and Data Science News for the Week of May 24; Updates from Databricks, IBM, Microsoft & More provided by Google News | Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go? Atos cybersecurity blog: Misconfigured Firebase: A real-time cyber threat Don't be like these 900+ websites and expose millions of passwords via Firebase Google Firebase may have exposed 125M records from misconfigurations Google launches Firebase Genkit, a new open source framework for building AI-powered apps provided by Google News | Waiting for Red Hat OpenShift 4.0? Too late, 4.1 has already arrived… • DEVCLASS provided by Google News | Progress (PRGS) Set to Buy MarkLogic, Guides Upbeat Q4 Results Intelligence for multi-domain warfighters can now be sourced from logistics operations MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024 Database Platform to Simplify Complex Data | Progress Marklogic ABN AMRO Moves Progress-Powered Credit Store App to Azure Cloud; Achieves 40% Faster Data Processing, Lower ... provided by Google News | Machine learning data pipeline outfit Splice Machine files for insolvency Splice Machine Launches the Splice Machine Feature Store to Simplify Feature Engineering and Democratize Machine ... Splice Machine Launches Feature Store to Simplify Feature Engineering How Splice Machine's Data Platform for Intelligent Apps Works Distributed SQL System Review: Snowflake vs Splice Machine provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
