DBMS > Datastax Enterprise vs. Spark SQL vs. Tarantool vs. Virtuoso vs. YugabyteDB
System Properties Comparison Datastax Enterprise vs. Spark SQL vs. Tarantool vs. Virtuoso vs. YugabyteDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Datastax Enterprise Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Tarantool Xexclude from comparison | Virtuoso Xexclude from comparison | YugabyteDB 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. | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | In-memory computing platform with a flexible data schema for efficiently building high-performance applications | Virtuoso is a multi-model hybrid-RDBMS that supports management of data represented as relational tables and/or property graphs | High-performance distributed SQL database for global, internet-scale applications. Wire and feature compatible with PostgreSQL. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Wide column store | Relational DBMS | Document store Key-value store Relational DBMS | Document store Graph DBMS Native XML DBMS Relational DBMS RDF store Search engine | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Graph DBMS Spatial DBMS Search engine Vector DBMS | Spatial DBMS ![]() | Spatial DBMS | Document store Wide column store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.datastax.com/products/datastax-enterprise | spark.apache.org/sql | www.tarantool.io | virtuoso.openlinksw.com | www.yugabyte.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.datastax.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | www.tarantool.io/en/doc | docs.openlinksw.com/virtuoso | docs.yugabyte.com github.com/yugabyte/yugabyte-db | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | DataStax | Apache Software Foundation | VK | OpenLink Software | Yugabyte Inc. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2011 | 2014 | 2008 | 1998 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 6.8, April 2020 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 2.10.0, May 2022 | 7.2.11, September 2023 | 2.19, September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License ![]() | commercial | Open Source ![]() | Open Source ![]() | Open Source ![]() | Open Source ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only ![]() | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Implementation language | Java | Scala | C and C++ | C | C and C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X | Linux OS X Windows | BSD Linux macOS | AIX FreeBSD HP-UX Linux OS X Solaris Windows | Linux OS X | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | Flexible data schema: relational definition for tables with ability to store json-like documents in columns | yes ![]() RDF - Quad (S, P, O, G) or Triple (S, P, O) XML - DTD, XML Schema DAV - freeform filesystem objects, plus User Defined Types a/k/a Dynamic Extension Type | depending on used data model | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing ![]() | yes | yes | string, double, decimal, uuid, integer, blob, boolean, datetime | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
XML support ![]() | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL ![]() | SQL-like DML and DDL statements (CQL); Spark SQL | SQL-like DML and DDL statements | Full-featured ANSI SQL support | yes ![]() | yes, PostgreSQL compatible | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Proprietary protocol ![]() TinkerPop Gremlin ![]() | JDBC ODBC | Open binary protocol | ADO.NET GeoSPARQL HTTP API JDBC Jena RDF API ODBC OLE DB RDF4J API RESTful HTTP API Sesame REST HTTP Protocol SOAP webservices SPARQL 1.1 WebDAV XPath XQuery XSLT | JDBC YCQL, an SQL-based flexible-schema API with its roots in Cassandra Query Language YSQL - a fully relational SQL API that is wire compatible with the SQL language in PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | Java Python R Scala | C C# C++ Erlang Go Java JavaScript Lua Perl PHP Python Rust | .Net C C# C++ Java JavaScript Perl PHP Python Ruby Visual Basic | C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Rust Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts ![]() | no | no | Lua, C and SQL stored procedures | yes ![]() | yes ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | no | yes, before/after data modification events, on replication events, client session events | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods ![]() | Sharding ![]() | yes, utilizing Spark Core | Sharding, partitioned with virtual buckets by user defined affinity key. Live resharding for scale up and scale down without maintenance downtime. | yes | Hash and Range Sharding, row-level geo-partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods ![]() | configurable replication factor, datacenter aware, advanced replication for edge computing | none | Asynchronous replication with multi-master option Configurable replication topology (full-mesh, chain, star) Synchronous quorum replication (with Raft) | Chain, star, and bi-directional replication Multi-source replication Source-replica replication | Based on Raft distributed consensus protocol, minimum 3 replicas for continuous availability | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce ![]() | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts ![]() | Immediate Consistency Tunable Consistency ![]() | Casual consistency across sharding partitions Eventual consistency within replicaset partition ![]() Immediate Consistency within single instance Sequential consistency including linearizable read within replicaset partition ![]() | Immediate Consistency | Strong consistency on writes and tunable consistency on reads | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys ![]() | no | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts ![]() | no ![]() | no | ACID, with serializable isolation and linearizable read (within partition); Configurable MVCC (within partition); No cross-shard distributed transactions | ACID | Distributed ACID with Serializable & Snapshot Isolation. Inspired by Google Spanner architecture. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency ![]() | yes | yes | yes, cooperative multitasking | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability ![]() | yes | yes | yes, write ahead logging | yes | yes ![]() | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities ![]() | yes | no | yes, full featured in-memory storage engine with persistence | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts ![]() | Access rights for users can be defined per object | no | Access Control Lists Mutual TLS authentication for Tarantol Enterprise Password based authentication Role-based access control (RBAC) and LDAP for Tarantol Enterprise Users and Roles | Fine-grained Attribute-Based Access Control (ABAC) in addition to typical coarse-grained Role-Based Access Control (RBAC) according to SQL-standard. Pluggable authentication with supported standards (LDAP, Active Directory, Kerberos) | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Datastax Enterprise | Spark SQL | Tarantool | Virtuoso | YugabyteDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | DataStax Enterprise is scale-out data infrastructure for enterprises that need to... » more | Virtuoso is a modern multi-model RDBMS for managing data represented as tabular relations... » more | YugabyteDB is an open source distributed SQL database for cloud native transactional... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Supporting the following application requirements: Zero downtime - Built on Apache... » more | Performance & Scale — as exemplified by DBpedia and the LOD Cloud it spawned, i.e.,... » more | PostgreSQL compatible: Get instantly productive with a PostgreSQL compatible RDBMS.... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Applications that must be massively and linearly scalable with 100% uptime and able... » more | Used for — Analytics/BI Conceptual Data Virtualization Enterprise Knowledge Graphs... » more | Systems of record and engagement for cloud native applications that require resilience,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Capital One, Cisco, Comcast, eBay, McDonald's, Microsoft, Safeway, Sony, UBS, and... » more | Broad use across enterprises and governments including — European Union (EU) US Government... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Among the Forbes 100 Most Innovative Companies, DataStax is trusted by 5 of the top... » more | Largest installed-base of Multi-Model RDBMS for AI-friendly Knowledge Graphs Platform... » more | 2 Million+ lifetime clusters deployed, 6.5K+ GitHub stars, 7K YugabyteDB Community... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Annual subscription » more | Available in both Commercial Enterprise and Open Source (GPL v2) Editions Feature... » more | Apache 2.0 license for the database » 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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DB-Engines blog posts | Data processing speed and reliability: in-memory synchronous replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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