DBMS > DuckDB vs. Hazelcast vs. TypeDB vs. Vertica
System Properties Comparison DuckDB vs. Hazelcast vs. TypeDB vs. Vertica
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| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | DuckDB Xexclude from comparison | Hazelcast Xexclude from comparison | TypeDB  formerly named Grakn Xexclude from comparison | Vertica Vertica Analytics Platform Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | An embeddable, in-process, column-oriented SQL OLAP RDBMS | A widely adopted in-memory data grid | TypeDB is a strongly-typed database with a rich and logical type system and TypeQL as its query language | Cloud or on-premises analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Key-value store | Graph DBMS Relational DBMS Often described as a 'hyper-relational' database, since it implements the 'Entity-Relationship Paradigm' to manage complex data structures and ontologies. | Relational DBMS Column oriented | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store JSON support with IMDG 3.12 | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | duckdb.org | hazelcast.com | vaticle.com | www.vertica.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | duckdb.org/docs | hazelcast.org/imdg/docs | docs.vaticle.com | vertica.com/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Hazelcast | Vaticle (formerly Grakn Labs) | Micro Focus prior to that Hewlett Packard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2018 | 2008 | 2016 | 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 0.2, August 2020 | 5.1, March 2022 | 2.8.1, April 2022 | 11.1, February 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source MIT License | Open Source Apache Version 2; commercial licenses available | Open Source GPL Version 3, commercial licenses available | commercial Limited community edition free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Vertica Accelerator’s high-performance analytics and machine learning with SQL or Python is available as a managed service. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++ | Java | Java | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | server-less | All OS with a Java VM | Linux OS X Windows | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | yes | yes, but unstructured data can be stored in specific Flex-Tables | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes: BINARY, BOOLEAN, CHAR, VARCHAR, LONG VARCHAR, DATE, TIME, TIMESTAMP, INTERVAL, INTERVAL DAY TO SECOND, INTERVAL YEAR TO MONTH, DOUBLE PRECISION, FLOAT, INTEGER, BIGINT, SMALLINT,NUMERIC, DECIMAL, NUMBER, MONEY,GEOMETRY | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 the object must implement a serialization strategy | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | yes | No Indexes Required | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | SQL-like query language | no | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | CLI Client JDBC | JCache JPA Memcached protocol RESTful HTTP API | gRPC protocol TypeDB Console (shell) TypeDB Studio (Visualisation software- previously TypeDB Workbase) | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C C++ Go 3rd party driverJava Python R Ruby 3rd party driver | .Net C# C++ Clojure Go Java JavaScript (Node.js) Python Scala | All JVM based languages Groovy Java JavaScript (Node.js) Python Scala | C# C++ Java Perl PHP Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes Event Listeners, Executor Services | no | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes Events | no | yes, called Custom Alerts | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | Sharding by using Cassandra | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | none | yes Replicated Map | Multi-source replication by using Cassandra | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | yes by using Apache Kafka and Apache Zookeeper | no Bi-directional Spark integration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user Raft Consensus Algorithm | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no substituted by the relationship feature | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited | ACID | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | no | Role-based access control | yes at REST API level; other APIs in progress | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DuckDB | Hazelcast | TypeDB formerly named Grakn | Vertica Vertica Analytics Platform | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Meet TypeDB (and TypeQL ) TypeDB is a strongly-typed database with a rich and logical... » more | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy on-premises,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Entity-Relationship Model TypeDB allows you to model your domain using the well-known... » more | Fast, scalable and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Life sciences : TypeDB makes working with biological data much easier and accelerates... » more | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | AGPL and Commercial . The commercial license is priced based on cluster resources... » more | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Recent citations in the news | New CWI spin-off company DuckDB Labs: Solutions for fast database analytics Apache Arrow 6 Improves Support For R and Rust Meet TQP: The First Query Processor to Run On Tensor Computation Runtimes Delivers up to 20x Speedups Over CPU-Only Systems Apache Arrow 5 Improves Asynchronous Scanner 4 predictions for open source in 2021 provided by Google News | Hazelcast Announces New Executive Hires as Enterprises Demand Real-Time Solutions Building an Integrated Infrastructure for Real-Time Business Hazelcast Announces a New Unified Platform with Version 5.0 Hazelcast's streaming data in-memory software features hopping, tumbling, and tiers – Blocks and Files In-Memory Grid Market Research 2022- IBM Corporation, GridGain Systems, Hazelcast, Pivotal Software, Hitachi – ManufactureLink provided by Google News | VAST links arms with Vertica for fast analytics – Blocks and Files Enterprise Database Management System (DBMS) Market Is Booming Worldwide – Queen Anne and Mangolia News “Above the Trend Line” – Your Industry Rumor Central for 5/5/2022 Sesame Software Launches Vertica Data Connector for High-Volume Connectivity to Cloud and On-Premise Applications Vertica and H3C ONEStor Bring Cloud-Scale Analytics to Enterprise Data Centers provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Job opportunities | Sr. Data Engineer Enterprise Architect (BE MFG) Data Engineer Software Engineer - Compute Kernel (Rust) | Sales Development Representative - Remote Sales Development Representative - Remote Sr. Manager, Social Media - Remote Sr. Manager, Social Media - Remote Sr. Manager, Social Media - Remote | Software Test Engineer (entry-level) QA Engineer - Database Server at Vertica (REMOTE, Work From Home Available within the U.S.) Systems Software Engineer at Vertica (REMOTE / WORK FROM HOME) Systems Software Engineer at Vertica (REMOTE / WORK FROM HOME) Software Engineer at Vertica | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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