DBMS > DolphinDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sqrrl vs. Warp 10 vs. YottaDB
System Properties Comparison DolphinDB vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Sqrrl vs. Warp 10 vs. YottaDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | DolphinDB Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Sqrrl Xexclude from comparison | Warp 10 Xexclude from comparison | YottaDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Sqrrl has been acquired by Amazon and became a part of Amazon Web Services. It has been removed from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | Fully managed big data interactive analytics platform | Adaptable, secure NoSQL built on Apache Accumulo | TimeSeries DBMS specialized on timestamped geo data based on LevelDB or HBase | A fast and solid embedded Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Time Series DBMS | Relational DBMS  column oriented | Document store Graph DBMS Key-value store Wide column store | Time Series DBMS | Key-value store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Relational 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 engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | Relational DBMS using the Octo plugin | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.dolphindb.com | azure.microsoft.com/services/data-explorer | sqrrl.com | www.warp10.io | yottadb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | www.warp10.io/content/02_Getting_started | yottadb.com/resources/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | DolphinDB, Inc | Microsoft | Amazon originally Sqrrl Data, Inc. | SenX | YottaDB, LLC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2018 | 2019 | 2012 | 2015 | 2001 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | v2.00.4, January 2022 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial free community version available | commercial | commercial | Open Source Apache License 2.0 | Open Source AGPL 3.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++ | Java | Java | C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux Windows | hosted | Linux | Linux OS X Windows | Docker Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | schema-free | schema-free | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | all fields are automatically indexed | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like query language | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | no | no | by using the Octo plugin | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC JSON over HTTP Kafka MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC OPC DA OPC UA RabbitMQ WebSocket | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | Accumulo Shell Java API JDBC ODBC RESTful HTTP API Thrift | HTTP API Jupyter WebSocket | PostgreSQL wire protocol using the Octo plugin Proprietary protocol | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# C++ Go Java JavaScript MatLab Python R Rust | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | Actionscript C using GLibC# C++ Cocoa Delphi Erlang Go Haskell Java JavaScript OCaml Perl PHP Python Ruby Smalltalk | C Go JavaScript (Node.js) Lua M Perl Python Rust | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes | Yes, possible languages: KQL, Python, R | no | yes WarpScript | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding making use of Hadoop | Sharding based on HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | selectable replication factor making use of Hadoop | selectable replication factor based on HBase | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency Document store kept consistent with combination of global timestamping, row-level transactions, and server-side consistency resolution. | Immediate Consistency based on HBase | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | yes | no | Atomic updates per row, document, or graph entity | no | optimistic locking | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | 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 | no | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Administrators, Users, Groups | Azure Active Directory Authentication | Cell-level Security, Data-Centric Security, Role-Based Access Control (RBAC), Attribute-Based Access Control (ABAC) | Mandatory use of cryptographic tokens, containing fine-grained authorizations | Users and groups based on OS-security mechanisms | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DolphinDB | Microsoft Azure Data Explorer | Sqrrl | Warp 10 | YottaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation Microsoft Introduces Azure Integration Environments and Business Process Tracking in Public Preview Individually great, collectively unmatched: Announcing updates to 3 great Azure Data Services provided by Google News | Splunk details Sqrrl 'screw-ups' that hampered threat hunting Amazon acquires cybersecurity startup Sqrrl Mark Terenzoni Amazon's cloud business acquires Sqrrl, a security start-up with NSA roots Millennials possess the advantage of time for wealth creation, says Yashoraj Tyagi of Sqrrl | Mint provided by Google News | Time Series Databases Software market latest trends, CAGR, and forecast till 2026 | eSherpa Market Reports Time Series Databases Software Market [2024-2031] | InfluxData, Trendalyze, Amazon Timestream 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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