DBMS > EXASOL vs. Google Cloud Datastore vs. IRONdb vs. Netezza vs. RDF4J
System Properties Comparison EXASOL vs. Google Cloud Datastore vs. IRONdb vs. Netezza vs. RDF4J
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | EXASOL Xexclude from comparison | Google Cloud Datastore Xexclude from comparison | IRONdb Xexclude from comparison | Netezza  Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | RDF4J formerly known as Sesame Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IRONdb seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | High-performance, in-memory, MPP database specifically designed for in-memory analytics. | Automatically scaling NoSQL Database as a Service (DBaaS) on the Google Cloud Platform | A distributed Time Series DBMS with a focus on scalability, fault tolerance and operational simplicity | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | RDF4J is a Java framework for processing RDF data, supporting both memory-based and a disk-based storage. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Document store | Time Series DBMS | Relational DBMS | RDF store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.exasol.com | cloud.google.com/datastore | www.circonus.com/solutions/time-series-database/ | www.ibm.com/products/netezza | rdf4j.org | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.exasol.com/resources | cloud.google.com/datastore/docs | docs.circonus.com/irondb/category/getting-started | rdf4j.org/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Exasol | Circonus LLC. | IBM | Since 2016 officially forked into an Eclipse project, former developer was Aduna Software. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2000 | 2008 | 2017 | 2000 | 2004 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | V0.10.20, January 2018 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | commercial | Open Source Eclipse Distribution License (EDL), v1.0. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 and C++ | Java | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux | Linux included in appliance | Linux OS X Unix Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | schema-free | yes | yes RDF Schemas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes, details here | yes text, numeric, histograms | 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | SQL-like query language (GQL) | SQL-like query language (Circonus Analytics Query Language: CAQL) | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | .Net JDBC ODBC WebSocket | gRPC (using protocol buffers) API RESTful HTTP/JSON API | HTTP API | JDBC ODBC OLE DB | Java API RIO RDF Input/OutputSail API SeRQL Sesame RDF Query LanguageSesame REST HTTP Protocol SPARQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Java Lua Python R | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Lua Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | Java PHP Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions | using Google App Engine | yes, in Lua | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | Callbacks using the Google Apps Engine | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Automatic, metric affinity per node | Sharding | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication using Paxos | configurable replication factor, datacenter aware | Source-replica replication | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes Hadoop integration | yes using Google Cloud Dataflow | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent. | Immediate consistency per node, eventual consistency across nodes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes via ReferenceProperties or Ancestor paths | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions | no | ACID | ACID Isolation support depends on the API used | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes in-memory storage is supported as well | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | no | Users with fine-grained authorization concept | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| EXASOL | Google Cloud Datastore | IRONdb | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | RDF4J formerly known as Sesame | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Exasol Finds AI Underinvestment Leads to Business Failure, But Data Challenges Stall Rapid Adoption Exasol gets jolt of AI with Espresso suite of capabilities It's Back to the Database Future for Exasol CEO Tewes Exasol Unveils New Suite of AI Tools to Turbocharge Enterprise Data Analytics Exasol brings SaaS-flex to on-prem and public cloud systems provided by Google News | Best cloud storage of 2024 Google Cloud Stops Exit Fees BigID Data Intelligence Platform Now Available on Google Cloud Marketplace What is Google App Engine? | Definition from TechTarget What Is Google Cloud Platform? provided by Google News | Application observability firm Apica buys telemetry data startup Circonus and adds more funding Apica Acquires Telemetry Data Management Pioneer Circonus And Lands New Funding Apica gets $6 million in funding and buys Circonus - provided by Google News | IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services U.S. Navy Chooses Yellowbrick, Sunsets IBM Netezza IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick provided by Google News | GraphDB Goes Open Source provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
