DBMS > Google Cloud Spanner vs. Graph Engine vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SiteWhere vs. Spark SQL
System Properties Comparison Google Cloud Spanner vs. Graph Engine vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. SiteWhere vs. Spark SQL
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Google Cloud Spanner Xexclude from comparison | Graph Engine former name: Trinity Xexclude from comparison | Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse Xexclude from comparison | SiteWhere Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | A horizontally scalable, globally consistent, relational database service. It is the externalization of the core Google database that runs the biggest aspects of Google, like Ads and Google Play. | A distributed in-memory data processing engine, underpinned by a strongly-typed RAM store and a general distributed computation engine | Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server | M2M integration platform for persisting/querying time series data | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Graph DBMS Key-value store | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | cloud.google.com/spanner | www.graphengine.io | azure.microsoft.com/services/synapse-analytics | github.com/sitewhere/sitewhere | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cloud.google.com/spanner/docs | www.graphengine.io/docs/manual | docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics | sitewhere1.sitewhere.io/index.html | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Microsoft | Microsoft | SiteWhere | Apache Software Foundation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2017 | 2010 | 2016 | 2010 | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | commercial | Open Source MIT License | commercial | Open Source Common Public Attribution License Version 1.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | .NET and C | C++ | Java | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | hosted | .NET | hosted | Linux OS X Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | yes | yes | predefined scheme | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | 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 | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes Query statements complying to ANSI 2011 | no | yes | no | SQL-like DML and DDL statements | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | gRPC (using protocol buffers) API JDBC At present, JDBC supports read-only queries. No support for DDL or DML statements. RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC | HTTP REST | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) Python | C# C++ F# Visual Basic | C# Java PHP | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | yes | Transact SQL | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | horizontal partitioning | Sharding, horizontal partitioning | Sharding based on HBase | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication with 3 replicas for regional instances. | yes | selectable replication factor based on HBase | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes using Google Cloud Dataflow | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity | no | no docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID Strict serializable isolation | no | ACID | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | optional: either by committing a write-ahead log (WAL) to the local persistent storage or by dumping the memory to a persistent storage | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | yes | Users with fine-grained authorization concept | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 Spanner | Graph Engine former name: Trinity | Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse | SiteWhere | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Google Improves Cloud Spanner: More Compute and Storage without Price Increase Google turns up the heat on AWS, claims Cloud Spanner is half the cost of DynamoDB Google makes its Cloud Spanner database service faster and more cost-efficient Google Cloud just fired a major volley at AWS as the cloud wars heat up Google Spanner: When Do You Need to Move to It? provided by Google News | Trinity Open source Microsoft Graph Engine takes on Neo4j IBM releases Graph, a service that can outperform SQL databases Aerospike Is Now a Graph Database, Too The graph analytics landscape 2019 - DataScienceCentral.com provided by Google News | Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024 Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities provided by Google News | SiteWhere: An open platform for connected devices Ten Popular IoT Platforms You Should be Aware of 11 Best Open source IoT Platforms To Develop Smart Projects provided by Google News | Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | 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 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 provided by Google News |
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