DBMS > Google BigQuery vs. IBM Db2 Event Store vs. PostgreSQL vs. SAP SQL Anywhere vs. SingleStore
System Properties Comparison Google BigQuery vs. IBM Db2 Event Store vs. PostgreSQL vs. SAP SQL Anywhere vs. SingleStore
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Google BigQuery Xexclude from comparison | IBM Db2 Event Store Xexclude from comparison | PostgreSQL Xexclude from comparison | SAP SQL Anywhere  formerly called Adaptive Server Anywhere Xexclude from comparison | SingleStore former name was MemSQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Large scale data warehouse service with append-only tables | Distributed Event Store optimized for Internet of Things use cases | Widely used open source RDBMS Developed as objectoriented DBMS (Postgres), gradually enhanced with 'standards' like SQL | RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments | MySQL wire-compliant distributed RDBMS that combines an in-memory row-oriented and a disc-based column-oriented storage with patented universal storage to handle transactional and analytical workloads in one single table type | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Event Store Time Series DBMS | Relational DBMS with object oriented extensions, e.g.: user defined types/functions and inheritance. Handling of key/value pairs with hstore module. | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store Graph DBMS with Apache AgeSpatial DBMS Vector DBMS with pgvector extension | Document store Spatial DBMS Time Series DBMS Vector DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | cloud.google.com/bigquery | www.ibm.com/products/db2-event-store | www.postgresql.org | www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html | www.singlestore.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | cloud.google.com/bigquery/docs | www.ibm.com/docs/en/db2-event-store | www.postgresql.org/docs | help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere | docs.singlestore.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | IBM | PostgreSQL Global Development Group www.postgresql.org/developer | SAP formerly Sybase | SingleStore Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2010 | 2017 | 1989 1989: Postgres, 1996: PostgreSQL | 1992 | 2013 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.0 | 16.3, May 2024 | 17, July 2015 | 8.5, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial free developer edition available | Open Source BSD | commercial | commercial free developer edition available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. |
| SingleStoreDB Cloud: The world's fastest, modern cloud database for both operational (OLTP) and analytical (OLAP) workloads. Available instantly with multi-cloud and hybrid-cloud capabilities | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C and C++ | C | C++, Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux Linux, macOS, Windows for the developer addition | FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OpenBSD OS X Solaris Unix Windows | AIX HP-UX Linux OS X Solaris Windows | Linux 64 bit version required | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes specific XML-type available, but no XML query functionality. | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | yes through the embedded Spark runtime | yes standard with numerous extensions | yes | yes but no triggers and foreign keys | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET DB2 Connect JDBC ODBC RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | ADO.NET HTTP API JDBC ODBC | Cluster Management API as HTTP Rest and CLI HTTP API JDBC MongoDB API ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net Java JavaScript Objective-C PHP Python Ruby | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby Scala Visual Basic | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | C C# C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | Bash C C# Java JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | user defined functions in JavaScript | yes | user defined functions realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc. | yes, in C/C++, Java, .Net or Perl | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding | partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash | none | Sharding hash partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Active-active shard replication | Source-replica replication other methods possible by using 3rd party extensions | Source-replica replication Database mirroring | Source-replica replication stores two copies of each physical data partition on two separate nodes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | no can define user-defined aggregate functions for map-reduce-style calculations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no Since BigQuery is designed for querying data | no | ACID | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | No - written data is immutable | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | Yes - Synchronous writes to local disk combined with replication and asynchronous writes in parquet format to permanent shared storage | yes | yes | yes All updates are persistent, including those to disk-based columnstores and memory-based row stores. Transaction commits are supported via write-ahead log. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access privileges (owner, writer, reader) on dataset, table or view level Google Cloud Identity & Access Management (IAM) | fine grained access rights according to SQL-standard | fine grained access rights according to SQL-standard | fine grained access rights according to SQL-standard | Fine grained access control via users, groups and roles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Google BigQuery | IBM Db2 Event Store | PostgreSQL | SAP SQL Anywhere formerly called Adaptive Server Anywhere | SingleStore former name was MemSQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | SingleStore offers a fully-managed , distributed, highly-scalable SQL database designed... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | SingleStore’s competitive advantages include: Easy and Simplified Architecture with... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Driving Fast Analytics: SingleStore delivers the fastest and most scalable reporting... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | IEX Cloud : Improves Financial Data Distribution Speed 15x with Singlestore DB Comcast,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Customers in various industries worldwide including US and International Industry... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | F ree Tier and Enterprise Edition » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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