DBMS > Google Cloud Datastore vs. Hazelcast vs. Kinetica vs. SAP SQL Anywhere vs. SingleStore
System Properties Comparison Google Cloud Datastore vs. Hazelcast vs. Kinetica vs. SAP SQL Anywhere vs. SingleStore
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Google Cloud Datastore Xexclude from comparison | Hazelcast Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | SAP SQL Anywhere formerly called Adaptive Server Anywhere Xexclude from comparison | SingleStore former name was MemSQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Automatically scaling NoSQL Database as a Service (DBaaS) on the Google Cloud Platform | A widely adopted in-memory data grid | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | RDBMS database and synchronization technologies for server, desktop, remote office, and mobile environments | MySQL wire-compliant distributed RDBMS that combines an in-memory row-oriented and a disc-based column-oriented storage with patented universal storage to handle transactional and analytical workloads in one single table type | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Document store | Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store JSON support with IMDG 3.12 | Spatial DBMS Time Series DBMS | Document store Spatial DBMS Time Series DBMS Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | cloud.google.com/datastore | hazelcast.com | www.kinetica.com | www.sap.com/products/technology-platform/sql-anywhere.html | www.singlestore.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cloud.google.com/datastore/docs | hazelcast.org/imdg/docs | docs.kinetica.com | help.sap.com/docs/SAP_SQL_Anywhere | docs.singlestore.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Hazelcast | Kinetica | SAP formerly Sybase | SingleStore Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2008 | 2008 | 2012 | 1992 | 2013 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 5.3.6, November 2023 | 7.1, August 2021 | 17, July 2015 | 8.5, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2; commercial licenses available | commercial | commercial | commercial free developer edition available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | Java | C, C++ | C++, Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | All OS with a Java VM | Linux | AIX HP-UX Linux OS X Solaris Windows | Linux 64 bit version required | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | schema-free | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes, details here | yes | 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 | yes the object must implement a serialization strategy | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like query language (GQL) | SQL-like query language | SQL-like DML and DDL statements | yes | yes but no triggers and foreign keys | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | gRPC (using protocol buffers) API RESTful HTTP/JSON API | JCache JPA Memcached protocol RESTful HTTP API | JDBC ODBC RESTful HTTP API | ADO.NET HTTP API JDBC ODBC | Cluster Management API as HTTP Rest and CLI HTTP API JDBC MongoDB API ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | .Net C# C++ Clojure Go Java JavaScript (Node.js) Python Scala | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | C C# C++ Delphi Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | Bash C C# Java JavaScript (Node.js) Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | using Google App Engine | yes Event Listeners, Executor Services | user defined functions | yes, in C/C++, Java, .Net or Perl | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | Callbacks using the Google Apps Engine | yes Events | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding | none | Sharding hash partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication using Paxos | yes Replicated Map | Source-replica replication | Source-replica replication Database mirroring | Source-replica replication stores two copies of each physical data partition on two separate nodes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes using Google Cloud Dataflow | yes | no | no | no can define user-defined aggregate functions for map-reduce-style calculations | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on type of query and configuration Strong Consistency is default for entity lookups and queries within an Entity Group (but can instead be made eventually consistent). Other queries are always eventual consistent. | Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user Raft Consensus Algorithm | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes via ReferenceProperties or Ancestor paths | no | yes | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID Serializable Isolation within Transactions, Read Committed outside of Transactions | one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes, multi-version concurrency control (MVCC) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes All updates are persistent, including those to disk-based columnstores and memory-based row stores. Transaction commits are supported via write-ahead log. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | yes GPU vRAM or System RAM | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | Role-based access control | Access rights for users and roles on table level | fine grained access rights according to SQL-standard | Fine grained access control via users, groups and roles | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 Datastore | Hazelcast | Kinetica | SAP SQL Anywhere formerly called Adaptive Server Anywhere | SingleStore former name was MemSQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Turbocharge Your Application Development Using WebAssembly With SingleStoreDB Cloud-Based Analytics With SingleStoreDB SingleStore: The Increasing Momentum of Multi-Model Database Systems Google Cloud vs AWS: Which Cloud Computing Platform is Better? Google Gets Rid of Fees To Transfer Data Out of Cloud Platform Google App Engine What Is Google Cloud? Platform, Benefits & More Explained 17 Top Cloud Storage Companies to Know provided by Google News Hazelcast embraces vector search Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency Event Stream Processing Market Exploring Future Growth 2023-2032 and Key Players - Cloudera, Inc., Hazelcast, Hazelcast Expands Global Partner Program to Support Mission-Critical, AI Application Projects Hazelcast Weaves Wider Logic Threads Through The Data Fabric provided by Google News Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica: AI is a ‘killer app’ for data analytics provided by Google News SAP Products & Services Data Portfolio Securing SAP with AWS Network Firewall: Part 2 – Managed Rules SAP vulnerabilities Let Attacker Inject OS Commands—Patch Now! MindsDB is now the leading and fastest growing applied ML platform in the world Gartner’s Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems provided by Google News SingleStore Partners With Snowflake to Help Users Build Faster, More Efficient Real Time AI Applications SingleStore CEO sees little future for purpose-built vector databases Achieve near real-time analytics on Amazon DynamoDB with SingleStore Building a Modern Database: Nikita Shamgunov on Postgres and Beyond SingleStore: We do vectors and you don’t need knowledge graphs provided by Google News |
Share this page