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System Properties Comparison eXtremeDB vs. Google Cloud Bigtable vs. Greenplum vs. Postgres-XL vs. TimesTen
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | eXtremeDB Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Greenplum Xexclude from comparison | Postgres-XL Xexclude from comparison | TimesTen Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering | Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail. | Analytic Database platform built on PostgreSQL. Full name is Pivotal Greenplum Database A logical database in Greenplum is an array of individual PostgreSQL databases working together to present a single database image. | Based on PostgreSQL enhanced with MPP and write-scale-out cluster features | In-Memory RDBMS compatible to Oracle | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Key-value store Wide column store | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store Spatial DBMS | Document store Spatial DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | www.mcobject.com | cloud.google.com/bigtable | greenplum.org | www.postgres-xl.org | www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | www.mcobject.com/docs/extremedb.htm | cloud.google.com/bigtable/docs | docs.greenplum.org | www.postgres-xl.org/documentation | docs.oracle.com/database/timesten-18.1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | McObject | Pivotal Software Inc. | Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2001 | 2015 | 2005 | 2014 since 2012, originally named StormDB | 1998 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 8.2, 2021 | 7.0.0, September 2023 | 10 R1, October 2018 | 11 Release 2 (11.2.2.8.0) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source Mozilla public license | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C and C++ | C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | AIX HP-UX Linux macOS Solaris Windows | hosted | Linux | Linux macOS | AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | no | 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 support of XML interfaces available | no | yes since Version 4.2 | yes XML type, but no XML query functionality | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes with the option: eXtremeSQL | no | yes | yes distributed, parallel query execution | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | .NET Client API JDBC JNI ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | JDBC ODBC | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net C C# C++ Java Lua Python Scala | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C Java Perl Python R | .Net C C++ Delphi Erlang Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | C C++ Java PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes | no | yes | user defined functions | PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes by defining events | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning / sharding | Sharding | Sharding | horizontal partitioning | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Active Replication Fabricâ„¢ for IoT Multi-source replication by means of eXtremeDB Cluster option Source-replica replication by means of eXtremeDB High Availability option | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Source-replica replication | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters) | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | Atomic single-row operations | ACID | ACID MVCC | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes by means of logfiles and checkpoints | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
eXtremeDB | Google Cloud Bigtable | Greenplum | Postgres-XL | TimesTen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | eXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | eXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | IoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Schneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | With hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | For server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Recent citations in the news | McObject Announces the Release of eXtremeDB/rt 1.2 McObject Offers eXtremeDB 8.3 for Incremental Improvements and New Platforms Latest embedded DBMS supports asymmetric multiprocessing systems With eXtremeDB Database, Spreadbrokers Targets Real-Time Trading Beta tests for real time in-memory embedded database ... provided by Google News | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget Google announces Axion, its first Arm-based CPU for data centers Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Review: Google Bigtable scales with ease provided by Google News | VMware Greenplum on AWS: Parallel Postgres for Enterprise Analytics at Scale | Amazon Web Services 1. Introducing the Greenplum Database - Data Warehousing with Greenplum [Book] RSA: EMC integrates Hadoop with Greenplum database Greenplum 6 ventures outside the analytic box | ZDNET Greenplum 6 review: Jack of all trades, master of some provided by Google News | In-memory databases with Emulex Gen 7 provided by Google News |
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