DBMS > Google Cloud Bigtable vs. Hyprcubd vs. IBM Db2 warehouse vs. Spark SQL vs. VelocityDB
System Properties Comparison Google Cloud Bigtable vs. Hyprcubd vs. IBM Db2 warehouse vs. Spark SQL vs. VelocityDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Google Cloud Bigtable Xexclude from comparison | Hyprcubd Xexclude from comparison | IBM Db2 warehouse formerly named IBM dashDB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | VelocityDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hyprcubd seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | Serverless Time Series DBMS | Cloud-based data warehousing service | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | A .NET Object Database that can be embedded/distributed and extended to a graph data model (VelocityGraph) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Key-value store Wide column store | Time Series DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | Graph DBMS Object oriented DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | cloud.google.com/bigtable | hyprcubd.com (offline) | www.ibm.com/products/db2/warehouse | spark.apache.org/sql | velocitydb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cloud.google.com/bigtable/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | velocitydb.com/UserGuide | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Hyprcubd, Inc. | IBM | Apache Software Foundation | VelocityDB Inc | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2015 | 2014 | 2014 | 2011 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 7.x | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | commercial | commercial | Open Source Apache 2.0 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Go | Scala | C# | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | hosted | hosted | Linux OS X Windows | Any that supports .NET | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | no | yes time, int, uint, float, string | 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 | no Import/export of XML data possible | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | SQL-like query language | yes | SQL-like DML and DDL statements | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | gRPC (using protocol buffers) API HappyBase (Python library) HBase compatible API (Java) | gRPC (https) | .NET Client API JDBC ODBC OLE DB | JDBC ODBC | .Net | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby | Java Python R Scala | .Net | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | PL/SQL, SQL PL | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | yes | no | Callbacks are triggered when data changes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Internal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zones | yes | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | 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) | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Atomic single-row operations | no | ACID | no | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | no | 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 | no | yes | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | token access | fine grained access rights according to SQL-standard | no | Based on Windows Authentication | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendorWe 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 | Hyprcubd | IBM Db2 warehouse formerly named IBM dashDB | Spark SQL | VelocityDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on ... Db2 Warehouse delivers 4x faster query performance than previously, while cutting storage costs by 34x Top 7 Cloud Data Warehouse Companies Announcing the availability of Bring-Your-Own-License and Reserved Instance plans for next generation Db2 ... Data mining in Db2 Warehouse: the basics provided by Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Feature Engineering for Time-Series Using PySpark on Databricks 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News |
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