DBMS > Google Cloud Bigtable vs. GridDB vs. MarkLogic vs. PostGIS vs. TimescaleDB
System Properties Comparison Google Cloud Bigtable vs. GridDB vs. MarkLogic vs. PostGIS vs. TimescaleDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | GridDB Xexclude from comparison | MarkLogic Xexclude from comparison | PostGIS Xexclude from comparison | TimescaleDB 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. | Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data | Operational and transactional Enterprise NoSQL database | Spatial extension of PostgreSQL | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store Wide column store | Time Series DBMS | Document store Native XML DBMS RDF store  as of version 7Search engine | Spatial DBMS | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | cloud.google.com/bigtable | griddb.net | www.marklogic.com | postgis.net | www.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | cloud.google.com/bigtable/docs | docs.griddb.net | docs.marklogic.com | postgis.net/documentation | docs.timescale.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Toshiba Corporation | MarkLogic Corp. | Timescale | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2015 | 2013 | 2001 | 2005 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 5.1, August 2022 | 11.0, December 2022 | 3.4.2, February 2024 | 2.13.0, November 2023 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | commercial restricted free version is available | Open Source GPL v2.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C++ | C++ | C | C | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | schema-free Schema can be enforced | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | no | yes numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | yes | 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 | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | no | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | no | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | yes SQL92 | yes | yes full PostgreSQL SQL syntax | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP/JSON API | Java API Node.js Client API ODBC proprietary Optic API Proprietary Query API, introduced with version 9RESTful HTTP API SPARQL WebDAV XDBC XQuery XSLT | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | C C# C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | .Net C C++ Delphi Java JDBCJavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | yes via XQuery or JavaScript | user defined functions | 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 | no | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding | yes based on PostgreSQL | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Source-replica replication | yes | yes based on PostgreSQL | Source-replica replication with hot standby and reads on replicas | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs | yes via Hadoop Connector, HDFS Direct Access and in-database MapReduce jobs | 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) | Immediate consistency within container, eventual consistency across containers | Immediate Consistency | 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 | Atomic single-row operations | ACID at container level | ACID can act as a resource manager in an XA/JTA transaction | ACID | 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, with Range Indexes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Access rights for users can be defined per database | Role-based access control at the document and subdocument levels | yes based on PostgreSQL | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Google Cloud Bigtable | GridDB | MarkLogic | PostGIS | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | 1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | GitHub trending repository » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription) » 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 | GridDB | MarkLogic | PostGIS | TimescaleDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DB-Engines blog posts | Spatial database management systems | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Google's AI-First Strategy Brings Vector Support To Cloud Databases Google expands BigQuery with Gemini, brings vector support to cloud databases What is Google Bigtable? | Definition from TechTarget Google Introduces Autoscaling for Cloud Bigtable for Optimizing Costs Review: Google Bigtable scales with ease provided by Google News | General Availability of GridDB® 5.5 Enterprise Edition ~Enhancing the efficiency of IoT system development and ... General Availability of GridDB 5.3 Enterprise Edition ~ Major Enhancement in IoT and Time Series Data Analysis ... Toshiba launches cloudy managed IoT database service running its own GridDB GridDB Use case Large-scale high-speed processing of smart meter data following the deregulation of electrical power ... Toshiba's Distributed Database GridDB(R) Now Features Scale-Out and Scale-Up combo for Petabyte-scale Data ... provided by Google News | MarkLogic “The NoSQL Database”. In the MarkLogic Query Console, you can… | by Abhay Srivastava | Apr, 2024 Database Platform to Simplify Complex Data | Progress Marklogic ABN AMRO Moves Progress-Powered Credit Store App to Azure Cloud; Achieves 40% Faster Data Processing, Lower ... Seven Quick Steps to Setting Up MarkLogic Server in Kubernetes Progress's $355m move for MarkLogic sets the tone for 2023 provided by Google News | TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL to power IoT and time-series workloads | Azure updates Visualizing IoT Data at Scale With Hopara and TimescaleDB Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
