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System Properties Comparison HBase vs. IBM Db2 vs. Informix vs. Microsoft Azure Data Explorer
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Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | HBase Xexclude from comparison | IBM Db2 formerly named DB2 or IBM Database 2 Xexclude from comparison | Informix Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Wide-column store based on Apache Hadoop and on concepts of BigTable | Common in IBM host environments, 2 different versions for host and Windows/Linux | A secure embeddable database from IBM, positioned besides IBM Db2 as a relatively low-cost product optimized for OLTP and Internet of Things data | Fully managed big data interactive analytics platform | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Wide column store | Relational DBMS Since Version 10.5 support for JSON/BSON documents compatible with MongoDB | Relational DBMS Since Version 12.10 support for JSON/BSON datatypes compatible with MongoDB | Relational DBMS column oriented | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Document store RDF store in Db2 LUW (Linux, Unix, Windows) Spatial DBMS with Db2 Spatial Extender | Document store Spatial DBMS Time Series DBMS with Informix TimeSeries Extension | Document store If a column is of type dynamic docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types/dynamic then it's possible to add arbitrary JSON documents in this cell Event Store this is the general usage pattern at Microsoft. Billing, Logs, Telemetry events are stored in ADX and the state of an individual entity is defined by the arg_max(timestamps) Spatial DBMS Search engine support for complex search expressions docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/parseoperator FTS, Geospatial docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/geo-point-to-geohash-function distributed search -> ADX acts as a distributed search engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | hbase.apache.org | www.ibm.com/products/db2 | www.ibm.com/products/informix | azure.microsoft.com/services/data-explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | hbase.apache.org/book.html | www.ibm.com/docs/en/db2 | informix.hcldoc.com www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSGU8G/welcomeIfxServers.html | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation Apache top-level project, originally developed by Powerset | IBM | IBM, HCL Technologies Effective May 1st, 2017, HCL took on development, technical support, and product management teams, and works jointly with IBM on product strategy, marketing, and sales. | Microsoft | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2008 | 1983 host version | 1984 | 2019 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 2.3.4, January 2021 | 12.1, October 2016 | 14.10.FC5, November 2020 | cloud service with continuous releases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache version 2 | commercial free version is available | commercial free developer edition available | commercial | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | C and C++ | C, C++ and Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux Unix Windows using Cygwin | AIX HP-UX Linux Solaris Windows z/OS | AIX HP-UX Linux macOS Solaris Windows | hosted | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free, schema definition possible | yes | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | options to bring your own types, AVRO | yes | yes Since Version 12.10 support for JSON/BSON datatypes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | yes | yes | all fields are automatically indexed | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | no | yes | yes | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | Java API RESTful HTTP API Thrift | ADO.NET JDBC JSON style queries MongoDB compatible ODBC XQuery | JDBC JSON API MongoDB compatible MQTT (Message Queue Telemetry Transport) ODBC RESTful HTTP API | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C C# C++ Groovy Java PHP Python Scala | C C# C++ Cobol Delphi Fortran Java Perl PHP Python Ruby Visual Basic | .Net C C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes Coprocessors in Java | yes | yes | Yes, possible languages: KQL, Python, R | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | yes | yes | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding only with Windows/Unix/Linux Version | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Multi-source replication Source-replica replication | yes with separate tools (MQ, InfoSphere) | Multi-source replication Source-replica replication | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | Single row ACID (across millions of columns) | ACID | ACID | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Durability Support for making data persistent | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access Control Lists (ACL) for RBAC, integration with Apache Ranger for RBAC & ABAC | fine grained access rights according to SQL-standard | Users with fine-grained authentication, authorization, and auditing controls | Azure Active Directory Authentication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
HBase | IBM Db2 formerly named DB2 or IBM Database 2 | Informix | Microsoft Azure Data Explorer | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Cloudera's HBase PaaS offering now supports Complex Transactions Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | MapR Technologies' Executives to Speak About Big Data, HBase and Hadoop at Upcoming April Conferences Best Practices from Rackspace for Modernizing a Legacy HBase/Solr Architecture Using AWS Services | Amazon Web ... Less Components, Higher Performance: Apache Doris instead of ClickHouse, MySQL, Presto, and HBase HBase: The database big data left behind HydraBase – The evolution of HBase@Facebook provided by Google News | IBM's vintage Db2 database jumps on AWS's cloud bandwagon Performance optimization of full load and ongoing replication tasks from self-managed Db2 to Amazon RDS for Db2 ... Precisely says it's smoothing migration of Db2 analytics data to AWS cloud – Blocks and Files Celebrating 40 years of Db2: Running the world's mission critical workloads IBM Collaborates with AWS to Launch a New Cloud Database Offering, Enabling Customers to Optimize Data ... provided by Google News | IBM Informix: A key part of IBM’s hybrid cloud and AI strategy IBM Unleashes 'Cheetah' Database IBM Informix review: What you need to know about the software IBM Informix Database in the Cloud | AWS News Blog Best Data Migration Tools in 2023 provided by Google News | General availability: Azure Data Explorer adds new geospatial capabilities | Azure updates Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog Controlling costs in Azure Data Explorer using down-sampling and aggregation Introducing Microsoft Fabric: The data platform for the era of AI | Microsoft Azure Blog provided by Google News |
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