DBMS > GridDB vs. InfluxDB vs. NCache vs. TimescaleDB vs. YugabyteDB
System Properties Comparison GridDB vs. InfluxDB vs. NCache vs. TimescaleDB vs. YugabyteDB
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | GridDB Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | NCache Xexclude from comparison | TimescaleDB Xexclude from comparison | YugabyteDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Scalable in-memory time series database optimized for IoT and Big Data | DBMS for storing time series, events and metrics | Open-Source and Enterprise in-memory Key-Value Store | A time series DBMS optimized for fast ingest and complex queries, based on PostgreSQL | High-performance distributed SQL database for global, internet-scale applications. Wire and feature compatible with PostgreSQL. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Time Series DBMS | Time Series DBMS | Key-value store | Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Key-value store Relational DBMS | Spatial DBMS with GEO package | Document store Search engine Using distributed Lucene | Relational DBMS | Document store Wide column store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | griddb.net | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | www.alachisoft.com/ncache | www.timescale.com | www.yugabyte.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.griddb.net | docs.influxdata.com/influxdb | www.alachisoft.com/resources/docs | docs.timescale.com | docs.yugabyte.com github.com/yugabyte/yugabyte-db | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Toshiba Corporation | Alachisoft | Timescale | Yugabyte Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 2013 | 2005 | 2017 | 2017 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 5.1, August 2022 | 2.7.6, April 2024 | 5.3.3, April 2024 | 2.15.0, May 2024 | 2.19, September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source AGPL version 3 and Apache License, version 2.0 , commercial license (standard and advanced editions) also available | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | Open Source Enterprise Edition available | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache 2.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | YugabyteDB Managed is the fully managed database-as-a-service offering of YugabyteDB. Get started quickly, and effortlessly ensure continuous availability and limitless scale of your cloud native applications. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++ | Go | C#, .NET, .NET Core, Java | C | C and C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux | Linux OS X through Homebrew | Linux Windows | Linux OS X Windows | Linux OS X | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | schema-free | yes | depending on used data model | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes numerical, string, blob, geometry, boolean, timestamp | Numeric data and Strings | partial Supported data types are Lists, Queues, Hashsets, Dictionary and Counter | numerics, strings, booleans, arrays, JSON blobs, geospatial dimensions, currencies, binary data, other complex data types | 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 | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL92, SQL-like TQL (Toshiba Query Language) | SQL-like query language | SQL-like query syntax and LINQ for searching the cache. Cache Synchronization with SQL Server using SQL dependency. | yes full PostgreSQL SQL syntax | yes, PostgreSQL compatible | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP/JSON API | HTTP API JSON over UDP | IDistributedCache JCache LINQ Proprietary native API | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | JDBC YCQL, an SQL-based flexible-schema API with its roots in Cassandra Query Language YSQL - a fully relational SQL API that is wire compatible with the SQL language in PostgreSQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Ruby | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | .Net .Net Core C# Java JavaScript (Node.js) Python Scala | .Net C C++ Delphi Java JDBC JavaScript Perl PHP Python R Ruby Scheme Tcl | C C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby Rust Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | no | no support for stored procedures with SQL-Server CLR | user defined functions, PL/pgSQL, PL/Tcl, PL/Perl, PL/Python, PL/Java, PL/PHP, PL/R, PL/Ruby, PL/Scheme, PL/Unix shell | yes sql, plpgsql, C | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | no | yes Notifications | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding in enterprise version only | yes | yes, across time and space (hash partitioning) attributes | Hash and Range Sharding, row-level geo-partitioning | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Source-replica replication | selectable replication factor in enterprise version only | yes, with selectable consistency level | Source-replica replication with hot standby and reads on replicas | Based on Raft distributed consensus protocol, minimum 3 replicas for continuous availability | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | Connector for using GridDB as an input source and output destination for Hadoop MapReduce jobs | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate consistency within container, eventual consistency across containers | Eventual Consistency Immediate Consistency Strong Eventual Consistency over WAN with Conflict Resolution using Bridge Topology | Immediate Consistency | Strong consistency on writes and tunable consistency on reads | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | no | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID at container level | no | optimistic locking and pessimistic locking | ACID | Distributed ACID with Serializable & Snapshot Isolation. Inspired by Google Spanner architecture. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | yes | yes | yes | yes | yes based on RocksDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes Depending on used storage engine | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users can be defined per database | simple rights management via user accounts | Authentication to access the cache via Active Directory/LDAP (possible roles: user, administrator) | fine grained access rights according to SQL-standard | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
GridDB | InfluxDB | NCache | TimescaleDB | YugabyteDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | GridDB is a highly scalable, in-memory time series database optimized for IoT and... » more | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | NCache has been the market leader in .NET Distributed Caching since 2005 . NCache... » more | YugabyteDB is an open source distributed SQL database for cloud native transactional... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | 1. Optimized for IoT Equipped with Toshiba's proprietary key-container data model... » more | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | NCache is 100% .NET/ .NET Core based which fully supports ASP.NET Core Sessions ,... » more | PostgreSQL compatible: Get instantly productive with a PostgreSQL compatible RDBMS.... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Factory IoT, Automative Industry, Energy, BEMS, Smart Community, Monitoring system. » more | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | NCache enables industries like retail, finance, banking IoT, travel, ecommerce, healthcare... » more | Systems of record and engagement for cloud native applications that require resilience,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Denso International [see use case ] An Electric Power company [see use case ] Ishinomaki... » more | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | Bank of America, Citi, Natures Way, Charter Spectrum, Barclays, Henry Schein, GBM,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | GitHub trending repository » more | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | Market Leader in .NET Distributed Caching since 2005. » more | 2 Million+ lifetime clusters deployed, 6.5K+ GitHub stars, 7K YugabyteDB Community... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open Source license (AGPL v3 & Apache v2) Commercial license (subscription) » more | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | NCache Open Source is free on an as-is basis without any support. NCache Enterprise... » more | Apache 2.0 license for the database » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | An Introductory Guide to Grafana Alerts What is DevRel at InfluxData What to Expect When You’re Expecting InfluxDB: A Guide Introduction to Apache Iceberg Converting Timestamp to Date in Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
GridDB | InfluxDB | NCache | TimescaleDB | YugabyteDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | General Availability of GridDB® 5.5 Enterprise Edition ~Enhancing the efficiency of IoT system development and ... 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 ... General Availability of GridDB 5.1 Enterprise Edition ~ Continuous database usage in the event of data center failure ... Toshiba to Open Source GridDB(R)'s SQL Interface, Aims to Accelerate Open Innovation | TOSHIBA DIGITAL ... provided by Google News | Introducing Amazon Timestream for InfluxDB: A managed service for the popular open source time-series database ... Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services provided by Google News | How to use NCache in ASP.Net Core Custom Response Caching Using NCache in ASP.NET Core provided by Google News | TimescaleDB Is a Vector Database Now, Too Timescale Acquires PopSQL to Bring a Modern, Collaborative SQL GUI to PostgreSQL Developers Power IoT and time-series workloads with TimescaleDB for Azure Database for PostgreSQL Timescale Valuation Rockets to Over $1B with $110M Round, Marking the Explosive Rise of Time-Series Data SQL and TimescaleDB. This article takes a closer look into… | by Alibaba Cloud provided by Google News | Yugabyte Achieves PCI DSS Level 1 Compliance, Validating Secure and Scalable Distributed PostgreSQL for ... YugabyteDB Becomes First Distributed SQL Database Vendor to Complete CIS Benchmark The surprising link between Formula One and enterprise PostgreSQL optimisation YugabyteDB Managed Introduces Product Labs Experience for Immersive Distributed SQL Learning Can Yugabyte Become The Defacto Database For Large-Scale, Cloud Native Applications? provided by Google News |
Share this page