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System Properties Comparison etcd vs. GigaSpaces vs. GridDB vs. Sadas Engine vs. TimescaleDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | etcd Xexclude from comparison | GigaSpaces Xexclude from comparison | GridDB Xexclude from comparison | Sadas Engine Xexclude from comparison | TimescaleDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | A distributed reliable key-value store | High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions | Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data | SADAS Engine is a columnar DBMS specifically designed for high performance in Data warehouse environments | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store | Document store Object oriented DBMS  Values are user defined objects | Time Series DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Graph DBMS Search engine | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | etcd.io github.com/etcd-io/etcd | www.gigaspaces.com | griddb.net | www.sadasengine.com | www.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | etcd.io/docs github.com/etcd-io/etcd/tree/master/Documentation | docs.gigaspaces.com/latest/landing.html | docs.griddb.net | www.sadasengine.com/index.php/downloads/documentation-columnar-db | docs.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Gigaspaces Technologies | Toshiba Corporation | SADAS s.r.l. | Timescale | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2000 | 2013 | 2006 | 2017 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 3.4, August 2019 | 15.5, September 2020 | 4.6, February 2021 | 8.0 | 2.6.0, February 2022 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache Version 2; Commercial licenses available | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | commercial free trial version available | 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Go | Java, C++, .Net | C++ | C++ | C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | FreeBSD Linux Windows experimental | Linux macOS Solaris Windows | Linux | AIX Linux Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | no | yes | yes numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | yes | numerics, strings, booleans, arrays, JSON blobs, geospatial dimensions, currencies, binary data, other complex data types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 XML can be used for describing objects metadata | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | SQL-99 for query and DML statements | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | yes | yes full PostgreSQL SQL syntax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | gRPC JSON over HTTP | GigaSpaces LRMI Hibernate JCache JDBC JPA ODBC RESTful HTTP API Spring Data | Proprietary protocol | JDBC ODBC Proprietary protocol | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C++ Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Rust Scala Tcl | .Net C++ Java Python Scala | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | .Net C C# C++ Groovy Java PHP Python | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes | no | no | user defined functions, PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes, watching key changes | yes, event driven architecture | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | horizontal partitioning | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas. | Multi-source replication synchronous or asynchronous Source-replica replication synchronous or asynchronous | Source-replica replication | none | Source-replica replication with hot standby and reads on replicas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors | Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY | Immediate consistency within container, eventual consistency across containers | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | ACID at container level | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes | yes managed by 'Learn by Usage' | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | no | Role-based access control | Access rights for users can be defined per database | Access rights for users, groups and roles according to SQL-standard | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| etcd | GigaSpaces | GridDB | Sadas Engine | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | GigaSpaces, the pioneer of In-Memory Computing , drives enterprise digital transformation... » more | GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and... » more | Timescale is the creator of TimescaleDB , the first open-source relational database... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | AI Driven Autonomous Operations – GigaSpaces’ unique AI driven technology simplifies... » more | 1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model... » more | TimescaleDB is purpose-built to scale and handle time-series data workloads and is... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Application Acceleration, Smart Caching, BI Acceleration on Fresh Data, Digital Integration... » more | Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system. » more | Time-series Analytics TimescaleDB boosts the performance of PostgreSQL for time-series... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Morgan Stanley, Bank of America, Goldman Sachs, PriceRunner, Cerner, Societe Generale,... » more | Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki... » more | TransferWise, Maersk, Walmart, Comcast, LaunchDarkly, IBM, NOV, Cisco, Nutanix, Warner... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Forrester has positioned GigaSpaces as a strong performer in The Forrester Wave™:... » more | GitHub trending repository » more | With over 12,700 GitHub stars and growing, 1,000,000 active databases, and an active... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | GigaSpaces offers both open source and commercial editions with annual subscriptions.... » more | Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription) » more | TimescaleDB is available as a self-hosted product under two licenses, the Timescale... » 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| etcd | GigaSpaces | GridDB | Sadas Engine | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Clastix Launches Kamaji, a New Open Source Tool for Managed Kubernetes Service Service Discovery Software Market 2022 Growth Status of Key Manufacturers – HashiCorp, traefik, Apache, etcd, GRPC, etc – The Daily Vale How Does HashiCorp Vault Work with Kubernetes Secrets? Deleting Production in a Few Easy Steps (and How to Fix It) How to restore a Kubernetes cluster from an etcd snapshot provided by Google News | In-Memory Computing Market 2022 Industry Dynamic Forces – Gigaspaces, Gridgrain Systems, IBM, SAP SE, Fujitsu, etc – The Daily Vale Application Platform Market to Access Global Industry Players like Key Players – Adobe,Akamai,Apache Tomcat,Caucho,Fujitsu,GigaSpaces – The Daily Vale How to Fix Your Loyalty Program’s Dispersed Data Problem GigaSpaces Announces Version 16.0 with Breakthrough Data Integration Tools to Ease Enterprises' Digital Transformation Challenges GigaSpaces Announced as Winner in the 2021 Digital Transformation & Operational Excellence Awards provided by Google News | Timescale Announces OpenTelemetry Tracing Support for Promscale Timescale launches the new Timescale Cloud, a hosted relational database for time-series Understanding Hyperfunctions in TimescaleDB Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data Timescale grabs $40M Series B as it goes all in on cloud version of time series database provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Job opportunities | Junior Developer DevOps Engineer Junior Software Engineer (Apprentice SW Engineer) Staff/Principal Systems Engineer PostgreSQL Database Senior Engineer (work from home) | SDR Pre-Sale Engineer Sales Director | Data Quality and Cataloguing Analyst Database Administrator - Team Lead Software Engineer, Lily Staff / Principal Engineer - Special Projects Group (SPG) Sr. Data Engineer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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