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System Properties Comparison Datastax Enterprise vs. IBM Cloudant vs. Ignite vs. Vertica vs. Warp 10
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Datastax Enterprise Xexclude from comparison | IBM Cloudant Xexclude from comparison | Ignite Xexclude from comparison | Vertica  OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | Warp 10 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. | Database as a Service offering based on Apache CouchDB | Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale. | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Wide column store | Document store | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS Column oriented | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Graph DBMS Spatial DBMS Search engine Vector DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.datastax.com/products/datastax-enterprise | www.ibm.com/products/cloudant | ignite.apache.org | www.vertica.com | www.warp10.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.datastax.com | cloud.ibm.com/docs/Cloudant | apacheignite.readme.io/docs | vertica.com/documentation | www.warp10.io/content/02_Getting_started | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | DataStax | IBM, Apache Software Foundation IBM acquired Cloudant in February 2014 | Apache Software Foundation | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | SenX | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2011 | 2010 | 2015 | 2005 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 6.8, April 2020 | Apache Ignite 2.6 | 12.0.3, January 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | commercial Limited community edition free | Open Source Apache License 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | 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 | Erlang | C++, Java, .Net | C++ | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X | hosted | Linux OS X Solaris Windows | Linux | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free | yes | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | no | 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. | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL | no | ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | Proprietary protocol CQL (Cassandra Query Language) TinkerPop Gremlin with DSE Graph | RESTful HTTP/JSON API | HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API Spring Data | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | HTTP API Jupyter WebSocket | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C# Java JavaScript Objective-C PHP Ruby | C# C++ Java PHP Python Ruby Scala | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | View functions (Map-Reduce) in JavaScript | yes (compute grid and cache interceptors can be used instead) | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | yes WarpScript | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes | yes (cache interceptors and events) | yes, called Custom Alerts | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding no "single point of failure" | Sharding | Sharding | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | Sharding based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing | Multi-source replication Source-replica replication | yes (replicated cache) | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | selectable replication factor based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | yes | yes (compute grid and hadoop accelerator) | no Bi-directional Spark integration | 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 | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no atomic operations within a document possible | ACID | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes Optimistic locking | 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 | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users can be defined per object | Access rights for users can be defined per database | Security Hooks for custom implementations | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Datastax Enterprise | IBM Cloudant | Ignite | Vertica OpenText™ Vertica™ | Warp 10 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to... » more | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache... » more | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able... » more | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and... » more | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » 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 | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Recent citations in the news | 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 Rolls Out Vector Search for Astra DB to Support Gen AI DataStax goes vector searching with Astra DB – Blocks and Files DataStax and LlamaIndex Partner to Make Building RAG Applications Easier than Ever for GenAI Developers 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 | Apache Ignite: An Overview GridGain Releases Conference Schedule for Virtual Apache Ignite Summit 2023 What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used? Real-time in-memory OLTP and Analytics with Apache Ignite on AWS | Amazon Web Services Fire up big data processing with Apache Ignite provided by Google News | Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS How Embedded Analytics Help ISVs Overcome Challenges OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations OpenText integrates Micro Focus tech through Cloud Editions 23.3 Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more provided by Google News | Time Series Intelligence Software Market Business Insights, Key Trend Analysis | Google, SAP, Azure Time Series ... provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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