DBMS > Dragonfly vs. Greenplum vs. MarkLogic vs. Spark SQL vs. Teradata Aster
System Properties Comparison Dragonfly vs. Greenplum vs. MarkLogic vs. Spark SQL vs. Teradata Aster
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Dragonfly Xexclude from comparison | Greenplum Xexclude from comparison | MarkLogic Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Teradata Aster Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image. | Operational and transactional Enterprise NoSQL database | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Platform for big data analytics on multistructured data sources and types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Key-value store | Relational DBMS | Document store Native XML DBMS RDF store as of version 7 Search engine | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | github.com/dragonflydb/dragonfly www.dragonflydb.io | greenplum.org | www.marklogic.com | spark.apache.org/sql | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | www.dragonflydb.io/docs | docs.greenplum.org | docs.marklogic.com | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | DragonflyDB team and community contributors | Pivotal Software Inc. | MarkLogic Corp. | Apache Software Foundation | Teradata | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2023 | 2005 | 2001 | 2014 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 1.0, March 2023 | 7.0.0, September 2023 | 11.0, December 2022 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source BSL 1.1 | Open Source Apache 2.0 | commercial restricted free version is available | Open Source Apache 2.0 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | C++ | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux | Linux | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | scheme-free | yes | schema-free Schema can be enforced | yes | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | strings, hashes, lists, sets, sorted sets, bit arrays | 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 | yes since Version 4.2 | yes | no | yes in Aster File Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | yes | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes | yes SQL92 | SQL-like DML and DDL statements | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Proprietary protocol RESP - REdis Serialization Protocol | JDBC ODBC | Java API Node.js Client API ODBC proprietary Optic API Proprietary Query API, introduced with version 9 RESTful HTTP API SPARQL WebDAV XDBC XQuery XSLT | JDBC ODBC | ADO.NET JDBC ODBC OLE DB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 Java Perl Python R | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | Java Python R Scala | C C# C++ Java Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | Lua | yes | yes via XQuery or JavaScript | no | R packages | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | publish/subscribe channels provide some trigger functionality | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | Source-replica replication | yes | none | yes Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | yes via Hadoop Connector, HDFS Direct Access and in-database MapReduce jobs | yes SQL Map-Reduce Framework | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic execution of command blocks and scripts | ACID | ACID can act as a resource manager in an XA/JTA transaction | no | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | yes, with Range Indexes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Password-based authentication | fine grained access rights according to SQL-standard | Role-based access control at the document and subdocument levels | no | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Greenplum | MarkLogic | Spark SQL | Teradata Aster | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | 1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book] VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database Greenplum 6 ventures outside the analytic box | ZDNET Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some provided by Google News | MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024 Database Platform to Simplify Complex Data | Progress Marklogic AI can make logistics data as valuable as intelligence or operational data for mission success ABN AMRO Moves Progress-Powered Credit Store App to Azure Cloud; Achieves 40% Faster Data Processing, Lower ... Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes provided by Google News | Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | 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 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News | Teradata Enhances Big Data Analytics Platform Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon Teradata Provides the Simplest Way to Bring the Science of Data to the Art of Business Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster provided by Google News |
Share this page