DBMS > Datastax Enterprise vs. Hazelcast vs. Hypertable vs. Linter vs. Microsoft Azure Data Explorer
System Properties Comparison Datastax Enterprise vs. Hazelcast vs. Hypertable vs. Linter vs. Microsoft Azure Data Explorer
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Datastax Enterprise Xexclude from comparison | Hazelcast Xexclude from comparison | Hypertable Xexclude from comparison | Linter Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hypertable has stopped its further development with March 2016 and is removed from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | A widely adopted in-memory data grid | An open source BigTable implementation based on distributed file systems such as Hadoop | RDBMS for high security requirements | Fully managed big data interactive analytics platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Wide column store | Key-value store | Wide column store | Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Graph DBMS Spatial DBMS Search engine Vector DBMS | Document store JSON support with IMDG 3.12 | Spatial 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 | hazelcast.com | linter.ru | azure.microsoft.com/services/data-explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.datastax.com | hazelcast.org/imdg/docs | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | DataStax | Hazelcast | Hypertable Inc. | relex.ru | Microsoft | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2011 | 2008 | 2009 | 1990 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 6.8, April 2020 | 5.3.6, November 2023 | 0.9.8.11, March 2016 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2; commercial licenses available | Open Source GNU version 3. Commercial license available | commercial | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | 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 | Java | C++ | C and C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X | All OS with a Java VM | Linux OS X Windows an inofficial Windows port is available | AIX Android BSD HP Open VMS iOS Linux OS X VxWorks Windows | hosted | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | schema-free | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | no | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-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 | yes the object must implement a serialization strategy | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | restricted only exact value or prefix value scans | yes | all fields are automatically indexed | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL | SQL-like query language | no | yes | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Proprietary protocol CQL (Cassandra Query Language) TinkerPop Gremlin with DSE Graph | JCache JPA Memcached protocol RESTful HTTP API | C++ API Thrift | ADO.NET JDBC LINQ ODBC OLE DB Oracle Call Interface (OCI) | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | .Net C# C++ Clojure Go Java JavaScript (Node.js) Python Scala | C++ Java Perl PHP Python Ruby | C C# C++ Java Perl PHP Python Qt Ruby Tcl | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | yes Event Listeners, Executor Services | no | yes proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL | Yes, possible languages: KQL, Python, R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes Events | no | yes | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding no "single point of failure" | Sharding | Sharding | none | 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 Replicated Map | selectable replication factor on file system level | Source-replica replication | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | yes | yes | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 or Eventual Consistency selectable by user Raft Consensus Algorithm | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | 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 | one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited | no | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | 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. | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users can be defined per object | Role-based access control | no | fine grained access rights according to SQL-standard | Azure Active Directory Authentication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datastax Enterprise | Hazelcast | Hypertable | Linter | Microsoft Azure Data Explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Hazelcast | Hypertable | Linter | Microsoft Azure Data Explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | 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 DataStax Delivers a Production-ready, Massively Scalable, HIPAA-enabled, PCI Compliant Vector Database to Fuel ... DataStax adds vector search to boost support for generative AI workloads DataStax goes vector searching with Astra DB – Blocks and Files provided by Google News | Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency Hazelcast Sets New Standards for AI Workloads with Platform 5.4 Enhancements Hazelcast Weaves Wider Logic Threads Through The Data Fabric Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars Hazelcast Versus Redis: A Practical Comparison provided by Google News | TimescaleDB goes distributed; implements ‘Chunking’ over ‘Sharding’ for scaling-out SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud Decorate your Windows XP with Hyperdesk The Collective: Customize Your Computer & Your Phone With Star Trek The Collective: A Look At The Star Trek Terran Empire XP Hypersuite provided by Google News | Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog What is Microsoft Fabric? A big tech stack for big data Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation provided by Google News |
Share this page