DBMS > DolphinDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Graph Engine vs. Linter vs. ScyllaDB
System Properties Comparison DolphinDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Graph Engine vs. Linter vs. ScyllaDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | DolphinDB Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Graph Engine former name: Trinity Xexclude from comparison | Linter Xexclude from comparison | ScyllaDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency. | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine | RDBMS for high security requirements | Cassandra and DynamoDB compatible wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Time Series DBMS | Key-value store Wide column store | Graph DBMS Key-value store | Relational DBMS | Wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Relational DBMS | Spatial DBMS | Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.dolphindb.com | cloud.google.com/bigtable | www.graphengine.io | linter.ru | www.scylladb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html | cloud.google.com/bigtable/docs | www.graphengine.io/docs/manual | docs.scylladb.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | DolphinDB, Inc | Microsoft | relex.ru | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2018 | 2015 | 2010 | 1990 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | v2.00.4, January 2022 | ScyllaDB Open Source 5.4.1, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial free community version available | commercial | Open Source MIT License | commercial | Open Source Open Source (AGPL), commercial license available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | .NET and C | C and C++ | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux Windows | hosted | .NET | AIX Android BSD HP Open VMS iOS Linux OS X VxWorks Windows | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | yes | yes | 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 | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes cluster global secondary indices | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like query language | no | no | yes | SQL-like DML and DDL statements (CQL) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC JSON over HTTP Kafka MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC OPC DA OPC UA RabbitMQ WebSocket | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC LINQ ODBC OLE DB Oracle Call Interface (OCI) | Proprietary protocol (CQL) compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language) RESTful HTTP API (DynamoDB compatible) Thrift | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# C++ Go Java JavaScript MatLab Python R Rust | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C# C++ F# Visual Basic | C C# C++ Java Perl PHP Python Qt Ruby Tcl | For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | no | yes | yes proprietary syntax with the possibility to convert from PL/SQL | yes, Lua | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning | Sharding | horizontal partitioning | none | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Source-replica replication | selectable replication factor Representation of geographical distribution of servers is possible | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Immediate Consistency | Eventual Consistency Tunable Consistency can be individually decided for each write operation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | yes | Atomic single-row operations | no | ACID | no Atomicity and isolation are supported for single operations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | yes | yes in-memory tables | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Administrators, Users, Groups | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users can be defined per object | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DolphinDB | Google Cloud Bigtable | Graph Engine former name: Trinity | Linter | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based... » 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DolphinDB | Google Cloud Bigtable | Graph Engine former name: Trinity | Linter | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale Google Launches Cloud Bigtable, A Highly Scalable And Performant NoSQL Database provided by Google News | Trinity Aerospike Is Now a Graph Database, Too IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com How Google and Microsoft taught search to "understand" the Web provided by Google News | Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels Running ScyllaDB NoSQL on Kubernetes with Spot Instances ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services Scylla vs Cassandra: Performance Comparison - DataScienceCentral.com provided by Google News |
Share this page