DBMS > Google Cloud Spanner vs. NSDb vs. OpenTSDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL
System Properties Comparison Google Cloud Spanner vs. NSDb vs. OpenTSDB vs. OrigoDB vs. Spark SQL
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Google Cloud Spanner Xexclude from comparison | NSDb Xexclude from comparison | OpenTSDB Xexclude from comparison | OrigoDB 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. | Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes | Scalable Time Series DBMS based on HBase | A fully ACID in-memory object graph database | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Time Series DBMS | Time Series DBMS | Document store Object oriented DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | cloud.google.com/spanner | nsdb.io | opentsdb.net | origodb.com | spark.apache.org/sql | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | cloud.google.com/spanner/docs | nsdb.io/Architecture | opentsdb.net/docs/build/html/index.html | origodb.com/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | currently maintained by Yahoo and other contributors | Robert Friberg et al | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2017 | 2017 | 2011 | 2009  under the name LiveDB | 2014 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source LGPL | Open Source | 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 | Java, Scala | Java | C# | Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux macOS | Linux Windows | Linux Windows | Linux OS X Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes: int, bigint, decimal, string | numeric data for metrics, strings for tags | User defined using .NET types and collections | 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 can be achieved using .NET | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | all fields are automatically indexed | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes Query statements complying to ANSI 2011 | SQL-like query language | no | 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 | gRPC HTTP REST WebSocket | HTTP API Telnet API | .NET Client API HTTP API LINQ | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Go Java JavaScript (Node.js) Python | Java Scala | Erlang Go Java Python R Ruby | .Net | Java Python R Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | no | yes Domain Events | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding based on HBase | horizontal partitioning client side managed; servers are not synchronized | yes, utilizing Spark Core | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication with 3 replicas for regional instances. | selectable replication factor based on HBase | Source-replica replication | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes using Google Cloud Dataflow | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency | Immediate Consistency based on HBase | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes by using interleaved tables, this features focuses more on performance improvements than on referential integrity | no | no | depending on model | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID Strict serializable isolation | no | no | ACID | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | Using Apache Lucene | yes | yes Write ahead log | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM) | no | Role based authorization | 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Google Cloud Spanner | NSDb | OpenTSDB | OrigoDB | Spark SQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Recent citations in the news | Google's Cloud Spanner Now Spans Continents … Like It's Supposed to Do 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 provided by Google News | Pinterest Switches from OpenTSDB to Their Own Time Series Database Brain Monitoring with Kafka, OpenTSDB, and Grafana Comparing Different Time-Series Databases MapR to help admins peer into dense Hadoop clusters LogicMonitor Rolls a Time Series Database for Finer-Grain Reporting 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 Performance Insights from Sigma Rule Detections in Spark Streaming Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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