DBMS > Datastax Enterprise vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Raima Database Manager
System Properties Comparison Datastax Enterprise vs. Google Cloud Bigtable vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Raima Database Manager
Please select another system to include it in the comparison.
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Datastax Enterprise Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Raima Database Manager formerly named db_Vista 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. | 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 managed big data interactive analytics platform | RDBMS with a small footprint, either embedded into an application or used as a database server | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Wide column store | Key-value store Wide column store | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Graph DBMS Spatial DBMS Search engine Vector DBMS | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps) Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.datastax.com/products/datastax-enterprise | cloud.google.com/bigtable | azure.microsoft.com/services/data-explorer | raima.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.datastax.com | cloud.google.com/bigtable/docs | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | docs.raima.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | DataStax | Microsoft | Raima Inc. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2011 | 2015 | 2019 | 1984 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 6.8, April 2020 | cloud service with continuous releases | 15, June 2021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | commercial | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X | hosted | hosted | Android HP-UX Integrity RTOS iOS Linux OS X QNX Solaris VxWorks Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | no | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | 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 | no | yes | no Exporting/Importing of XML structures possible | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | all fields are automatically indexed | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL | no | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Proprietary protocol CQL (Cassandra Query Language) TinkerPop Gremlin with DSE Graph | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | .Net C C++ Objective-C PL/SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | Yes, possible languages: KQL, Python, R | yes based on the ANSI/ISO SQL Persistent Stored Modules (PSM) specification | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding no "single point of failure" | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | horizontal partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | yes | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency Tunable Consistency consistency level can be individually decided with each write operation | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no Atomicity and isolation are supported for single operations | Atomic single-row operations | no | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users can be defined per object | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Azure Active Directory Authentication | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datastax Enterprise | Google Cloud Bigtable | Microsoft Azure Data Explorer | Raima Database Manager formerly named db_Vista | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to... » more | Raima Database Manager (RDM) is an embedded time-series database optimized to run... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache... » more | Decreased time-to-market Industry-standard interfaces & tools for making your job... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able... » more | Typical use cases include: Internet of Things (IoT) Embedded In-Memory Database Time-Series... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and... » more | Infor, ABB, The Boeing Company, BAE Systems, Dow Jones, Dun & Bradstreet, Fujitsu,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Among the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top... » more | Over 30 000 applications developers worldwide have field-tested RDM products More... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Annual subscription » more | Just as the technical aspects of Raima Database Manager are flexible, so are the... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Raima Unveils RaimaDB 16.0: Elevating Database Performance and User Experience Raima Announces Release of Raima Database Manager (RDM) v15, a Powerful Embedded Time Series Database Raima Announces Release of Raima Database Manager (RDM) v14.2, a Powerful IoT Edge Embedded Database Raima Joins BlackBerry QNX Channel Partner Program to Deliver Safety-Critical and Secure Software Solutions Raima Expands Their Reseller Network in Asia | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datastax Enterprise | Google Cloud Bigtable | Microsoft Azure Data Explorer | Raima Database Manager formerly named db_Vista | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | DataStax Enterprise 4.0 Gives in-Memory Option to Cassandra DataStax previews new Hyper Converged Data Platform for enterprise AI DataStax Launches New Hyper-Converged Data Platform Giving Enterprises the Complete Modern Data Center Suite ... DataStax and LlamaIndex Partner to Make Building RAG Applications Easier than Ever for GenAI Developers DataStax Introduces Enhanced RAG Capabilities Through Astra DB and NVIDIA Tech provided by Google News | Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database Review: Google Bigtable scales with ease Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale provided by Google News | We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates Update records in a Kusto Database (public preview) Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ... Migration of Azure Virtual Network injected Azure Data Explorer cluster to Private Endpoints | Azure updates provided by Google News | Raima re-bundles their Raima Database Manager packages to align with market trends Edge Computing Enabling the Future | Wind River Raima releases version 3 of Raima Database API for NI LabVIEW LabVIEW integrates Raima's Database API IP Core for ASICs & FPGAs meets CAN FD spec provided by Google News |
Share this page