DBMS > Databricks vs. dBASE vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Cloudant vs. IRONdb
System Properties Comparison Databricks vs. dBASE vs. Google Cloud Bigtable vs. IBM Cloudant vs. IRONdb
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Databricks Xexclude from comparison | dBASE Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | IBM Cloudant Xexclude from comparison | IRONdb Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | dBase was one of the first databases with a development environment on PC's. Its latest version dBase V is still sold as dBase classic, which needs a DOS Emulation. The up-to-date product is dBase plus. | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Database as a Service offering based on Apache CouchDB | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store Relational DBMS | Relational DBMS | Key-value store Wide column store | Document store | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.databricks.com | www.dbase.com | cloud.google.com/bigtable | www.ibm.com/products/cloudant | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.databricks.com | www.dbase.com/support/knowledgebase | cloud.google.com/bigtable/docs | cloud.ibm.com/docs/Cloudant | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Databricks | Asthon Tate | IBM, Apache Software Foundation  IBM acquired Cloudant in February 2014 | Circonus LLC. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2013 | 1979 | 2015 | 2010 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | dBASE 2019, 2019 | V0.10.20, January 2018 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | commercial | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Erlang | C and C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | DOS dBase Classic Windows dBase Pro | hosted | hosted | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) | yes | schema-free | schema-free | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | no | no | yes text, numeric, histograms | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | with Databricks SQL | no | no | no | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC ODBC RESTful HTTP API | none The IDE can access other DBMS or ODBC-sources. | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | RESTful HTTP/JSON API | HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Python R Scala | dBase proprietary IDE | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C# Java JavaScript Objective-C PHP Ruby | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions and aggregates | no The IDE can access stored procedures in other database systems. | no | View functions (Map-Reduce) in JavaScript | yes, in Lua | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | Sharding | Automatic, metric affinity per node | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | none | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Multi-source replication Source-replica replication | configurable replication factor, datacenter aware | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Eventual Consistency | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no not for dBase internal data, but IDE does support transactions when accessing external DBMS | Atomic single-row operations | no atomic operations within a document possible | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes Optimistic locking | 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 | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users and roles | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users can be defined per database | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Databricks | dBASE | Google Cloud Bigtable | IBM Cloudant | IRONdb | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | dBASE | Google Cloud Bigtable | IBM Cloudant | IRONdb | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 | DB-Engines Ranking coverage expanded to 169 database management systems | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Databricks buys Tabular to win the Iceberg war – Blocks and Files Databricks acquires data optimization startup Tabular in fresh challenge to Snowflake Databricks CEO Ali Ghodsi on Snowflake rivalry and the 'why' behind Databricks' latest billion-dollar deal Exclusive | Databricks to Buy Data-Management Startup Tabular in Bid for AI Clients Databricks' $1B Tabular buy raises questions around table format wars provided by Google News | 30 Years Ago: The Rise, Fall and Survival of Ashton-Tate's dBASE Microsoft Access 2016 Now Supports dBase Database Format A malicious document could lead to RCE in Apache OpenOffice (CVE-2021-33035) WFP DBase (Logistics Data, Budgets and Systems Execution) Factsheet (November 2019) - World Liam Brady's wife and their family life with three children provided by Google News | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database Review: Google Bigtable scales with ease Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale provided by Google News | Cloudant Best (and Worst) Practices — Part 1 Intro to Enterprise Cloud Storage: How to Set Up a Cloudant Database IBM Expands Cloud Database Services with Kubernetes IBM Code Engine and IBM Cloudant: Serverless Data and Infrastructure IBM to Purchase Cloudant Database as a service (DBaaS) Provider provided by Google News | Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
