DBMS > Drizzle vs. Google Cloud Spanner vs. HarperDB vs. InfluxDB vs. Kinetica
System Properties Comparison Drizzle vs. Google Cloud Spanner vs. HarperDB vs. InfluxDB vs. Kinetica
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Drizzle Xexclude from comparison | Google Cloud Spanner Xexclude from comparison | HarperDB Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Drizzle has published its last release in September 2012. The open-source project is discontinued and Drizzle is excluded from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | MySQL fork with a pluggable micro-kernel and with an emphasis of performance over compatibility. | A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play. | Ultra-low latency distributed database with an intuitive REST API supporting NoSQL and SQL (including joins). Deployment of functions and databases simultaneously with a consolidated node-level architecture. | DBMS for storing time series, events and metrics | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS | Document store | Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS  with GEO package | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | cloud.google.com/spanner | www.harperdb.io | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | www.kinetica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | cloud.google.com/spanner/docs | docs.harperdb.io/docs | docs.influxdata.com/influxdb | docs.kinetica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Drizzle project, originally started by Brian Aker | HarperDB | Kinetica | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2008 | 2017 | 2017 | 2013 | 2012 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 7.2.4, September 2012 | 3.1, August 2021 | 2.7.6, April 2024 | 7.1, August 2021 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source GNU GPL | commercial | commercial free community edition available | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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++ | Node.js | Go | C, C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | FreeBSD Linux OS X | hosted | Linux OS X | Linux OS X through Homebrew | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | dynamic schema | schema-free | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes JSON data types | Numeric data and Strings | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes with proprietary extensions | yes Query statements complying to ANSI 2011 | SQL-like data manipulation statements | SQL-like query language | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JDBC | gRPC (using protocol buffers) API JDBC At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements.RESTful HTTP API | JDBC ODBC React Hooks RESTful HTTP/JSON API WebSocket | HTTP API JSON over UDP | JDBC ODBC RESTful HTTP API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C++ Java PHP | Go Java JavaScript (Node.js) Python | .Net C C# C++ ColdFusion D Dart Delphi Erlang Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Lisp MatLab Objective C Perl PHP PowerShell Prolog Python R Ruby Rust Scala Swift | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | Custom Functions since release 3.1 | no | user defined functions | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no hooks for callbacks inside the server can be used. | no | no | no | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | A table resides as a whole on one (or more) nodes in a cluster | Sharding in enterprise version only | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | Multi-source replication with 3 replicas for regional instances. | yes the nodes on which a table resides can be defined | selectable replication factor in enterprise version only | Source-replica replication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes using Google Cloud Dataflow | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID Strict serializable isolation | Atomic execution of specific operations | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes, using LMDB | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes Depending on used storage engine | yes GPU vRAM or System RAM | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Pluggable authentication mechanisms e.g. LDAP, HTTP | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users and roles | simple rights management via user accounts | Access rights for users and roles on table level | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Drizzle | Google Cloud Spanner | HarperDB | InfluxDB | Kinetica | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | What is DevRel at InfluxData An Introductory Guide to Grafana Alerts What to Expect When You’re Expecting InfluxDB: A Guide Introduction to Apache Iceberg Converting Timestamp to Date in Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Drizzle | Google Cloud Spanner | HarperDB | InfluxDB | Kinetica | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | MySQL won the April ranking; did its forks follow? Has MySQL finally lost its mojo? | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Google Improves Cloud Spanner: More Compute and Storage without Price Increase Google makes its Cloud Spanner database service faster and more cost-efficient Google turns up the heat on AWS, claims Cloud Spanner is half the cost of DynamoDB Google Spanner: When Do You Need to Move to It? More AI Added to Google Cloud's Databases provided by Google News | Startups of the Year 2023: Meet HarperDB - A Database and Application Development Platform 5G Open Innovation Lab Announces its 9th Startup Batch 2024 NFL Draft Prospect Interview: Thomas Harper, DB, University of Notre Dame Unlocking immersive golfing experiences with AWS Wavelength | Amazon Web Services Stephen Goldberg Named 2023 Bill Daniels Ethical Leader of the Year | CU Denver Business School News provided by Google News | Introducing Amazon Timestream for InfluxDB: A managed service for the popular open source time-series database ... Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services provided by Google News | Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
