DBMS > GridGain vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. TerarkDB vs. Yanza
System Properties Comparison GridGain vs. Oracle Berkeley DB vs. Spark SQL vs. TerarkDB vs. Yanza
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | GridGain Xexclude from comparison | Oracle Berkeley DB Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | TerarkDB Xexclude from comparison | Yanza Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Yanza seems to be discontinued. Therefore it is excluded from the DB-Engines Ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | GridGain is an in-memory computing platform, built on Apache Ignite | Widely used in-process key-value store | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | A key-value store forked from RocksDB with advanced compression algorithms. It can be used standalone or as a storage engine for MySQL and MongoDB | Time Series DBMS for IoT Applications | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store Relational DBMS | Key-value store  supports sorted and unsorted key setsNative XML DBMS in the Oracle Berkeley DB XML version | Relational DBMS | Key-value store | Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.gridgain.com | www.oracle.com/database/technologies/related/berkeleydb.html | spark.apache.org/sql | github.com/bytedance/terarkdb | yanza.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.gridgain.com/docs/index.html | docs.oracle.com/cd/E17076_05/html/index.html | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | bytedance.larkoffice.com/docs/doccnZmYFqHBm06BbvYgjsHHcKc | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | GridGain Systems, Inc. | Oracle originally developed by Sleepycat, which was acquired by Oracle | Apache Software Foundation | ByteDance, originally Terark | Yanza | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2007 | 1994 | 2014 | 2016 | 2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | GridGain 8.5.1 | 18.1.40, May 2020 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | Open Source commercial license available | Open Source Apache 2.0 | commercial restricted open source version available | commercial free version available | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | no but mainly used as a service provided by Yanza | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java, C++, .Net | C, Java, C++ (depending on the Berkeley DB edition) | Scala | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X Solaris Windows | AIX Android FreeBSD iOS Linux OS X Solaris VxWorks Windows | Linux OS X Windows | Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | yes | schema-free | schema-free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | yes | yes only with the Berkeley DB XML edition | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL | yes SQL interfaced based on SQLite is available | SQL-like DML and DDL statements | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API Spring Data | JDBC ODBC | C++ API Java API | HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | C# C++ Java PHP Python Ruby Scala | .Net Figaro is a .Net framework assembly that extends Berkeley DB XML into an embeddable database engine for .NET others Third-party libraries to manipulate Berkeley DB files are available for many languagesC C# C++ Java JavaScript (Node.js) 3rd party bindingPerl Python Tcl | Java Python R Scala | C++ Java | any language that supports HTTP calls | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes (compute grid and cache interceptors can be used instead) | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes (cache interceptors and events) | yes only for the SQL API | no | no | yes Timer and event based | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | none | yes, utilizing Spark Core | none | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes (replicated cache) | Source-replica replication | none | none | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes (compute grid and hadoop accelerator) | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | ACID | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | 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. | yes | yes | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Security Hooks for custom implementations | no | no | no | 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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| GridGain | Oracle Berkeley DB | Spark SQL | TerarkDB | Yanza | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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