DBMS > FatDB vs. Galaxybase vs. InfluxDB vs. Spark SQL vs. YugabyteDB
System Properties Comparison FatDB vs. Galaxybase vs. InfluxDB vs. Spark SQL vs. YugabyteDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | FatDB Xexclude from comparison | Galaxybase Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | YugabyteDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
FatDB/FatCloud has ceased operations as a company with February 2014. FatDB is discontinued and excluded from the ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A .NET NoSQL DBMS that can integrate with and extend SQL Server. | Scalable, ACID-compliant native distributed parallel graph platform | DBMS for storing time series, events and metrics | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | High-performance distributed SQL database for global, internet-scale applications. Wire and feature compatible with PostgreSQL. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store Key-value store | Graph DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS with GEO package | Document store Wide column store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | galaxybase.com | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | spark.apache.org/sql | www.yugabyte.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.influxdata.com/influxdb | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | docs.yugabyte.com github.com/yugabyte/yugabyte-db | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | FatCloud | Chuanglin(Createlink) Technology Co., Ltd 浙江创邻科技有限公司 | Apache Software Foundation | Yugabyte Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2017 | 2013 | 2014 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | Nov 20, November 2021 | 2.7.6, April 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 2.19, September 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | YugabyteDB Managed is the fully managed database-as-a-service offering of YugabyteDB. Get started quickly, and effortlessly ensure continuous availability and limitless scale of your cloud native applications. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C# | C and Java | Go | Scala | C and C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Windows | Linux | Linux OS X through Homebrew | Linux OS X Windows | Linux OS X | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | Strong typed schema | schema-free | yes | depending on used data model | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | Numeric data and Strings | 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 | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no Via inetgration in SQL Server | no | SQL-like query language | SQL-like DML and DDL statements | yes, PostgreSQL compatible | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | .NET Client API LINQ RESTful HTTP API RPC Windows WCF Bindings | Browser interface console (shell) Graph API (Gremlin) OpenCypher Proprietary native API | HTTP API JSON over UDP | JDBC ODBC | JDBC YCQL, an SQL-based flexible-schema API with its roots in Cassandra Query Language YSQL - a fully relational SQL API that is wire compatible with the SQL language in PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# | Go Java Python | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | Java Python R Scala | C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Rust Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes via applications | user defined procedures and functions | no | no | yes sql, plpgsql, C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes via applications | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding in enterprise version only | yes, utilizing Spark Core | Hash and Range Sharding, row-level geo-partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor | selectable replication factor in enterprise version only | none | Based on Raft distributed consensus protocol, minimum 3 replicas for continuous availability | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | Strong consistency on writes and tunable consistency on reads | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes Relationships in graphs | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | no | no | Distributed ACID with Serializable & Snapshot Isolation. Inspired by Google Spanner architecture. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes based on RocksDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes Depending on used storage engine | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | no Can implement custom security layer via applications | Role-based access control | simple rights management via user accounts | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
FatDB | Galaxybase | InfluxDB | Spark SQL | YugabyteDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | YugabyteDB is an open source distributed SQL database for cloud native transactional... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | PostgreSQL compatible: Get instantly productive with a PostgreSQL compatible RDBMS.... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | Systems of record and engagement for cloud native applications that require resilience,... » 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 | 2 Million+ lifetime clusters deployed, 6.5K+ GitHub stars, 7K YugabyteDB Community... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | Apache 2.0 license for the database » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Monitoring Your Cloud Environments and Applications with InfluxDB Webinar Recap: Unleash the Full Potential of Your Time Series Data with InfluxDB and AWS Using Parquet’s Bloom Filters Efficiency Unleashed: Streamlining Workflows with the InfluxDB Management API What is DevRel at InfluxData | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Related products and servicesWe invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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