DBMS > Dragonfly vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. HugeGraph vs. XTDB
System Properties Comparison Dragonfly vs. Google Cloud Bigtable vs. Hive vs. HugeGraph vs. XTDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Dragonfly Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Hive Xexclude from comparison | HugeGraph Xexclude from comparison | XTDB  formerly named Crux Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | A drop-in Redis replacement that scales vertically to support millions of operations per second and terabyte sized workloads, all on a single instance | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | A fast-speed and highly-scalable Graph DBMS | A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store | Key-value store Wide column store | Relational DBMS | Graph DBMS | Document store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | github.com/dragonflydb/dragonfly www.dragonflydb.io | cloud.google.com/bigtable | hive.apache.org | github.com/hugegraph hugegraph.apache.org | github.com/xtdb/xtdb www.xtdb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.dragonflydb.io/docs | cloud.google.com/bigtable/docs | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | hugegraph.apache.org/docs | www.xtdb.com/docs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | DragonflyDB team and community contributors | Apache Software Foundation initially developed by Facebook | Baidu | Juxt Ltd. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2023 | 2015 | 2012 | 2018 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 1.0, March 2023 | 3.1.3, April 2022 | 0.9 | 1.19, September 2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source BSL 1.1 | commercial | Open Source Apache Version 2 | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source MIT License | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | Clojure | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux | hosted | All OS with a Java VM | Linux macOS Unix | All OS with a Java 8 (and higher) VM Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | scheme-free | schema-free | yes | yes | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays | no | yes | yes | yes, extensible-data-notation format | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | no | yes | yes also supports composite index and range index | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | no | SQL-like DML and DDL statements | no | limited SQL, making use of Apache Calcite | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | Proprietary protocol RESP - REdis Serialization Protocol | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | JDBC ODBC Thrift | Java API RESTful HTTP API TinkerPop Gremlin | HTTP REST JDBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C# C++ Clojure D Dart Elixir Erlang Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Lisp Lua Objective-C Perl PHP Python R Ruby Rust Scala Swift Tcl | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C++ Java PHP Python | Groovy Java Python | Clojure Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | Lua | no | yes user defined functions and integration of map-reduce | asynchronous Gremlin script jobs | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | publish/subscribe channels provide some trigger functionality | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | selectable replication factor | yes depending on used storage backend, e.g. Cassandra and HBase | yes, each node contains all data | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | yes query execution via MapReduce | via hugegraph-spark | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Eventual Consistency | Eventual Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes edges in graph | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic execution of command blocks and scripts | Atomic single-row operations | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes, strict serializability by the server | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Password-based authentication | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users, groups and roles | Users, roles and permissions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Dragonfly | Google Cloud Bigtable | Hive | HugeGraph | XTDB formerly named Crux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | DragonflyDB Announces $21m in New Funding and General Availability DragonflyDB reels in $21M for its speedy in-memory database DragonflyDB Raises $21M in Funding Dragonfly 1.0 Released For What Claims To Be The World's Fastest In-Memory Data Store Intel Linux Kernel Optimizations Show Huge Benefit For High Core Count Servers provided by Google 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 Review: Google Bigtable scales with ease Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable provided by Google News | Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ... Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services provided by Google News | POC exploit code published for 9.8-rated Apache HugeGraph RCE flaw PoC Exploit Released for High Severity Apache HugeGraph RCE flaw AI, Lockbit, Veeam, Club Penguin, Kali, Commando Cat, HugeGraph, Aaran Leyland… – SWN #391 Critical Apache HugeGraph Flaw Let Attackers Execute Remote Code Microsoft's Recall criticized for security shortcomings. Cyberespionage in Ukraine. provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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