DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Graphite vs. Vertica vs. XTDB vs. YugabyteDB
System Properties Comparison Google Cloud Bigtable vs. Graphite vs. Vertica vs. XTDB vs. YugabyteDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Graphite Xexclude from comparison | Vertica  OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | XTDB formerly named Crux Xexclude from comparison | YugabyteDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Data logging and graphing tool for time series data The storage layer (fixed size database) is called Whisper | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | A general purpose database with bitemporal SQL and Datalog and graph queries | High-performance distributed SQL database for global, internet-scale applications. Wire and feature compatible with PostgreSQL. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store Wide column store | Time Series DBMS | Relational DBMS Column oriented | Document store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | Document store Wide column store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | cloud.google.com/bigtable | github.com/graphite-project/graphite-web | www.vertica.com | github.com/xtdb/xtdb www.xtdb.com | www.yugabyte.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | cloud.google.com/bigtable/docs | graphite.readthedocs.io | vertica.com/documentation | www.xtdb.com/docs | docs.yugabyte.com github.com/yugabyte/yugabyte-db | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Chris Davis | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | Juxt Ltd. | Yugabyte Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2015 | 2006 | 2005 | 2019 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 12.0.3, January 2023 | 1.19, September 2021 | 2.19, September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache 2.0 | commercial Limited community edition free | Open Source MIT License | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | 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 | Python | C++ | Clojure | C and C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux Unix | Linux | All OS with a Java 8 (and higher) VM Linux | Linux OS X | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | schema-free | depending on used data model | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | no | Numeric data only | yes | yes, extensible-data-notation format | 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 | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | no | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | no | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | limited SQL, making use of Apache Calcite | yes, PostgreSQL compatible | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | HTTP API Sockets | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | HTTP REST JDBC | 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# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | JavaScript (Node.js) Python | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | Clojure Java | C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Rust Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | no | yes sql, plpgsql, C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes, called Custom Alerts | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | none | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | none | Hash and Range Sharding, row-level geo-partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | none | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | yes, each node contains all data | 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 Bi-directional Spark integration | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | none | Immediate Consistency | Strong consistency on writes and tunable consistency on reads | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-row operations | no | ACID | ACID | Distributed ACID with Serializable & Snapshot Isolation. Inspired by Google Spanner architecture. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes locking | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes, flexibel persistency by using storage technologies like Apache Kafka, RocksDB or LMDB | yes based on RocksDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | no | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Google Cloud Bigtable | Graphite | Vertica OpenText™ Vertica™ | XTDB formerly named Crux | YugabyteDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | YugabyteDB is an open source distributed SQL database for cloud native transactional... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | PostgreSQL compatible: Get instantly productive with a PostgreSQL compatible RDBMS.... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | Systems of record and engagement for cloud native applications that require resilience,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | 2 Million+ lifetime clusters deployed, 6.5K+ GitHub stars, 7K YugabyteDB Community... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | Apache 2.0 license for the database » 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Google Cloud Bigtable | Graphite | Vertica OpenText™ Vertica™ | XTDB formerly named Crux | YugabyteDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable provided by Google News | Try out the Graphite monitoring tool for time-series data Grafana Labs Announces Mimir Time Series Database The Billion Data Point Challenge: Building a Query Engine for High Cardinality Time Series Data Getting Started with Monitoring using Graphite Real-Time Performance and Health Monitoring Using Netdata provided by Google News | Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS How Embedded Analytics Help ISVs Overcome Challenges OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations OpenText integrates Micro Focus tech through Cloud Editions 23.3 Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more provided by Google News | Yugabyte Achieves PCI DSS Level 1 Compliance, Validating Secure and Scalable Distributed PostgreSQL for ... Yugabyte Embraces 'No Downtime, No Limits,' as the Theme of the Upcoming Distributed SQL Summit Asia YugabyteDB Becomes First Distributed SQL Database Vendor to Complete CIS Benchmark The surprising link between Formula One and enterprise PostgreSQL optimisation YugabyteDB Managed Introduces Product Labs Experience for Immersive Distributed SQL Learning provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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