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System Properties Comparison Datastax Enterprise vs. Faircom DB vs. Google Cloud Bigtable vs. Kinetica vs. Microsoft Azure Cosmos DB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Datastax Enterprise Xexclude from comparison | Faircom DB formerly c-treeACE Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | Microsoft Azure Cosmos DB former name was Azure DocumentDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | DataStax Enterprise (DSE) is the always-on, scalable data platform built on Apache Cassandra and designed for hybrid Cloud. DSE integrates graph, search, analytics, administration, developer tooling, and monitoring into a unified platform. | Native high-speed multi-model DBMS for relational and key-value store data simultaneously accessible through SQL and NoSQL APIs. | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Wide column store | Key-value store Relational DBMS | Key-value store Wide column store | Relational DBMS | Document store Graph DBMS Key-value store Wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Graph DBMS Spatial DBMS Search engine Vector DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.datastax.com/products/datastax-enterprise | www.faircom.com/products/faircom-db | cloud.google.com/bigtable | www.kinetica.com | azure.microsoft.com/services/cosmos-db | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.datastax.com | docs.faircom.com/docs/en/UUID-7446ae34-a1a7-c843-c894-d5322e395184.html | cloud.google.com/bigtable/docs | docs.kinetica.com | learn.microsoft.com/azure/cosmos-db | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | DataStax | FairCom Corporation | Kinetica | Microsoft | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2011 | 1979 | 2015 | 2012 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 6.8, April 2020 | V12, November 2020 | 7.1, August 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial Restricted, free version available | commercial | commercial | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Datastax Astra DB: Astra DB simplifies cloud-native Cassandra application development for your apps, microservices and functions. Deploy in minutes on AWS, Google Cloud, Azure, and have it managed for you by the experts, with serverless, pay-as-you-go pricing. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | ANSI C, C++ | C, C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X | AIX FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OS X QNX SCO Solaris VxWorks Windows easily portable to other OSs | hosted | Linux | hosted | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema free, schema optional, schema required, partial schema, | schema-free | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes, ANSI SQL Types, JSON, typed binary structures | no | yes | yes JSON types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | yes | yes All properties auto-indexed by default | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL | yes, ANSI SQL with proprietary extensions | no | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Proprietary protocol CQL (Cassandra Query Language) TinkerPop Gremlin with DSE Graph | ADO.NET Direct SQL JDBC JPA ODBC RESTful HTTP/JSON API RESTful MQTT/JSON API RPC | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | JDBC ODBC RESTful HTTP API | DocumentDB API Graph API (Gremlin) MongoDB API RESTful HTTP API Table API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | .Net C C# C++ Java JavaScript (Node.js and browser) PHP Python Visual Basic | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C# Java JavaScript JavaScript (Node.js) MongoDB client drivers written for various programming languages Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | yes .Net, JavaScript, C/C++ | no | user defined functions | JavaScript | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes | no | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | JavaScript | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding no "single point of failure" | File partitioning, horizontal partitioning, sharding Customizable business rules for table partitioning | Sharding | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing | yes, configurable to be parallel or serial, synchronous or asynchronous, uni-directional or bi-directional, ACID-consistent or eventually consistent (with custom conflict resolution). | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Source-replica replication | yes Implicit feature of the cloud service | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | yes | no | with Hadoop integration Integration with Hadoop/HDInsight on Azure* | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency Tunable Consistency consistency level can be individually decided with each write operation | Eventual Consistency Immediate Consistency Tunable consistency per server, database, table, and transaction | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Bounded Staleness Consistent Prefix Eventual Consistency Immediate Consistency Consistency level configurable on request level Session Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no Atomicity and isolation are supported for single operations | tunable from ACID to Eventually Consistent | Atomic single-row operations | no | Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | Yes, tunable from durable to delayed durability to in-memory | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes | no | yes GPU vRAM or System RAM | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users can be defined per object | Fine grained access rights according to SQL-standard with additional protections for files | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users and roles on table level | Access rights can be defined down to the item level | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Specific characteristics | DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Among the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Annual subscription » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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