DBMS > Google BigQuery vs. Google Cloud Firestore vs. OpenSearch vs. ScyllaDB vs. Stardog
System Properties Comparison Google BigQuery vs. Google Cloud Firestore vs. OpenSearch vs. ScyllaDB vs. Stardog
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Google BigQuery Xexclude from comparison | Google Cloud Firestore Xexclude from comparison | OpenSearch Xexclude from comparison | ScyllaDB Xexclude from comparison | Stardog Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Large scale data warehouse service with append-only tables | Cloud Firestore is an auto-scaling document database for storing, syncing, and querying data for mobile and web apps. It offers seamless integration with other Firebase and Google Cloud Platform products. | A distributed, RESTful search and analytics engine forked from Elasticsearch and based on Apache Lucene | Cassandra and DynamoDB compatible wide column store | Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Document store | Search engine | Wide column store | Graph DBMS RDF store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Vector DBMS | Key-value store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | cloud.google.com/bigquery | firebase.google.com/products/firestore | github.com/opensearch-project opensearch.org | www.scylladb.com | www.stardog.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cloud.google.com/bigquery/docs | firebase.google.com/docs/firestore | opensearch.org/docs/latest | docs.scylladb.com | docs.stardog.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Amazon Web Services | ScyllaDB | Stardog-Union | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2010 | 2017 | 2021 | 2015 | 2010 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 2.5.0, January 2023 | ScyllaDB Open Source 5.4.1, January 2024 | 7.3.0, May 2020 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Open Source (AGPL), commercial license available | commercial 60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. |
| Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | C++ | Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | hosted | All OS with a Java VM | Linux | Linux macOS Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | schema-free Flexible type definitions. Once a type is defined, it is persistent | schema-free | schema-free and OWL/RDFS-schema support | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | 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 Import/export of XML data possible | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | yes | yes All search fields are automatically indexed | yes cluster global secondary indices | yes supports real-time indexing in full-text and geospatial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | no | SQL-like query language | SQL-like DML and DDL statements (CQL) | Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | RESTful HTTP/JSON API | Android gRPC (using protocol buffers) API iOS JavaScript API RESTful HTTP API | Java API RESTful HTTP/JSON API | Proprietary protocol (CQL) compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language) RESTful HTTP API (DynamoDB compatible) Thrift | GraphQL query language HTTP API Jena RDF API OWL RDF4J API Sesame REST HTTP Protocol SNARL SPARQL Spring Data Stardog Studio TinkerPop 3 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net Java JavaScript Objective-C PHP Python Ruby | Go Java JavaScript JavaScript (Node.js) Objective-C Python | Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Elasticsearch client | For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby | .Net Clojure Groovy Java JavaScript Python Ruby | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | user defined functions in JavaScript | yes, Firebase Rules & Cloud Functions | yes | yes, Lua | user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | yes, with Cloud Functions | yes by using the 'percolation' feature | no | yes via event handlers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | Sharding | Sharding | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication | yes | selectable replication factor Representation of geographical distribution of servers is possible | Multi-source replication in HA-Cluster | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | Using Cloud Dataflow | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Synchronous doc based replication. Get by ID may show delays up to 1 sec. Configurable write consistency: one, quorum, all | Eventual Consistency Tunable Consistency can be individually decided for each write operation | Immediate Consistency in HA-Cluster | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | yes relationships in graphs | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no Since BigQuery is designed for querying data | yes | no | no Atomicity and isolation are supported for single operations | 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 in-memory tables | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access privileges (owner, writer, reader) on dataset, table or view level Google Cloud Identity & Access Management (IAM) | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management. Security Rules for 3rd party authentication using Firebase Auth. | Access rights for users can be defined per object | Access rights for users and roles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Google BigQuery | Google Cloud Firestore | OpenSearch | ScyllaDB | Stardog | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | OpenSearch is a highly scalable and extensible open-source software suite for search,... » more | ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Distributed as fully open source under Apache License, Version 2.0 (ALv2), OpenSearch... » more | Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | The OpenSearch platform is used across a broad range of search , analytics, and observability... » more | ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | The OpenSearch Project offers open source software licensed under Apache License... » more | ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | Aiven for OpenSearch: Fully managed open source search and analytics suite. Out-of-the-box integrations get you up and running in a couple of clicks.
» more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Google BigQuery | Google Cloud Firestore | OpenSearch | ScyllaDB | Stardog | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | Cloud-based DBMS's popularity grows at high rates | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Winning the 2020 Google Cloud Technology Partner of the Year – Infrastructure Modernization Award Google Cloud partners Coinbase to accept crypto payments Hightouch Raises $38M in Funding provided by Google News | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Realtime vs Cloud Firestore: Which Firebase Database to go? Google launches Firebase Genkit, a new open source framework for building AI-powered apps Firestore: NoSQL document database Firestore | Firebase provided by Google News | Optimize storage costs in Amazon OpenSearch Service using Zstandard compression | Amazon Web Services Behind the Scenes: Upgrading OpenSearch efficiency with OCI flexible vertical scaling Amazon OpenSearch Service now supports OpenSearch version 2.13 - AWS OCI Search with OpenSearch 2.11 delivers easy access to latest AI innovations Modernize your data observability with Amazon OpenSearch Service zero-ETL integration with Amazon S3 | Amazon ... provided by Google News | Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services ScyllaDB Database Review | eWeek Scylla review: Apache Cassandra supercharged provided by Google News |
Share this page