DBMS > GigaSpaces vs. Google Cloud Bigtable vs. GridDB vs. SAP SQL Anywhere vs. VelocityDB
System Properties Comparison GigaSpaces vs. Google Cloud Bigtable vs. GridDB vs. SAP SQL Anywhere vs. VelocityDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | GigaSpaces Xexclude from comparison | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | GridDB Xexclude from comparison | SAP SQL Anywhere  formerly called Adaptive Server Anywhere Xexclude from comparison | VelocityDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | High performance in-memory data grid platform, powering three products: Smart Cache, Smart ODS (Operational Data Store), Smart Augmented Transactions | 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 | RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments | A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Document store Object oriented DBMS Values are user defined objects | Key-value store Wide column store | Time Series DBMS | Relational DBMS | Graph DBMS Object oriented DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Graph DBMS Search engine | Key-value store Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.gigaspaces.com | cloud.google.com/bigtable | griddb.net | www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html | velocitydb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.gigaspaces.com/latest/landing.html | cloud.google.com/bigtable/docs | docs.griddb.net | help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere | velocitydb.com/UserGuide | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Gigaspaces Technologies | Toshiba Corporation | SAP formerly Sybase | VelocityDB Inc | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2000 | 2015 | 2013 | 1992 | 2011 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 15.5, September 2020 | 5.1, August 2022 | 17, July 2015 | 7.x | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2; Commercial licenses available | commercial | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | commercial | 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 | Java, C++, .Net | C++ | C# | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux macOS Solaris Windows | hosted | Linux | AIX HP-UX Linux OS X Solaris Windows | Any that supports .NET | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | schema-free | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | no | yes numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | 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 XML can be used for describing objects metadata | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-99 for query and DML statements | no | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | GigaSpaces LRMI Hibernate JCache JDBC JPA ODBC RESTful HTTP API Spring Data | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET HTTP API JDBC ODBC | .Net | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C++ Java Python Scala | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | C C# C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | .Net | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes | no | no | yes, in C/C++, Java, .Net or Perl | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes, event driven architecture | no | yes | yes | Callbacks are triggered when data changes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding | none | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication synchronous or asynchronous Source-replica replication synchronous or asynchronous | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | Source-replica replication | Source-replica replication Database mirroring | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes Map-Reduce pattern can be built with XAP task executors | yes | Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency Consistency level configurable: ALL, QUORUM, ANY | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | Atomic single-row operations | ACID at container level | 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. | yes | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Role-based 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 | fine grained access rights according to SQL-standard | Based on Windows Authentication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| GigaSpaces | Google Cloud Bigtable | GridDB | SAP SQL Anywhere formerly called Adaptive Server Anywhere | VelocityDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| GigaSpaces | Google Cloud Bigtable | GridDB | SAP SQL Anywhere formerly called Adaptive Server Anywhere | VelocityDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | GigaSpaces to hand out almost $14 million in dividends following Cloudify’s acquisition by Dell GigaSpaces Cloudify Increases Integration with OpenStack Data Sciences Corporation partners with GigaSpaces Technologies to usher DIH technology to enterprises in SA GigaSpaces Announces Version 16.0 with Breakthrough Data Integration Tools to Ease Enterprises' Digital ... GigaSpaces Spins Off Cloudify, Its Open Source Cloud Orchestration Unit provided by Google 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 | Newsbyte: Latest Release of SAP® SQL Anywhere® Suite Brings Mission-Critical Services to the Internet of Things and ... SAP vulnerabilities Let Attacker Inject OS Commands—Patch Now! SAP Again Named a Leader in 2021 Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud Database Management Systems AWS, IBM, Microsoft, Google emerge Cloud DBMS leaders provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
