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System Properties Comparison DolphinDB vs. IBM Db2 Event Store vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Spark SQL vs. Warp 10
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | DolphinDB Xexclude from comparison | IBM Db2 Event Store Xexclude from comparison | Microsoft Azure Table Storage Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Warp 10 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. | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Time Series DBMS | Event Store Time Series DBMS | Wide column store | Relational DBMS | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.dolphindb.com | www.ibm.com/products/db2-event-store | azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables | spark.apache.org/sql | www.warp10.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | www.warp10.io/content/02_Getting_started | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | DolphinDB, Inc | IBM | Microsoft | Apache Software Foundation | SenX | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2018 | 2017 | 2012 | 2014 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | v2.00.4, January 2022 | 2.0 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial free community version available | commercial free developer edition available | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache License 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | C and C++ | Scala | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux Windows | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | hosted | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | schema-free | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | 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 | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like query language | yes through the embedded Spark runtime | no | SQL-like DML and DDL statements | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC JSON over HTTP Kafka MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC OPC DA OPC UA RabbitMQ WebSocket | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | JDBC ODBC | HTTP API Jupyter WebSocket | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# C++ Go Java JavaScript MatLab Python R Rust | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | .Net C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | yes | no | no | yes WarpScript | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | yes, utilizing Spark Core | Sharding based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Active-active shard replication | yes implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | none | selectable replication factor based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency based on HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | yes | no | optimistic locking | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | No - written data is immutable | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | 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 | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Administrators, Users, Groups | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights based on private key authentication or shared access signatures | no | Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe 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 | The vision for Db2 Advancements in streaming data storage, real-time analysis and machine learning IBM Builds New Ultra-Fast Platform for Hoovering Up and Analyzing Data from Anywhere How IBM Is Turning Db2 into an 'AI Database' Best cloud databases of 2022 provided by Google News | Working with Azure to Use and Manage Data Lakes Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage | Azure updates How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB How to use Azure Table storage in .Net Quick Guide to Azure Storage Pricing provided by Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | Time Series Intelligence Software Market Business Insights, Key Trend Analysis | Google, SAP, Azure Time Series ... Time Series Intelligence Software Market Analysis and Revenue Prediction | Azure Time Series Insights, Trendalyze ... provided by Google News |
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