DBMS > Hazelcast vs. Ingres vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Vitess
System Properties Comparison Hazelcast vs. Ingres vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. Vitess
Please select another system to include it in the comparison.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | Hazelcast Xexclude from comparison | Ingres Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | Vitess Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | A widely adopted in-memory data grid | Well established RDBMS | Fully managed big data interactive analytics platform | Scalable, distributed, cloud-native DBMS, extending MySQL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Key-value store | Relational DBMS | Relational DBMS  column oriented | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store JSON support with IMDG 3.12 | 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 engineTime Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | Document store Spatial DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | hazelcast.com | www.actian.com/databases/ingres | azure.microsoft.com/services/data-explorer | vitess.io | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | hazelcast.org/imdg/docs | docs.actian.com/ingres | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | vitess.io/docs | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | Hazelcast | Actian Corporation | Microsoft | The Linux Foundation, PlanetScale | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2008 | 1974 originally developed at University Berkely in early 1970s | 2019 | 2013 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 5.3.6, November 2023 | 11.2, May 2022 | cloud service with continuous releases | 15.0.2, December 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2; commercial licenses available | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2.0, commercial licenses available | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Java | C | Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | All OS with a Java VM | AIX HP Open VMS HP-UX Linux Solaris Windows | hosted | Docker Linux macOS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-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. | yes the object must implement a serialization strategy | no but tools for importing/exporting data from/to XML-files available | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | all fields are automatically indexed | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like query language | yes | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes with proprietary extensions | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | JCache JPA Memcached protocol RESTful HTTP API | .NET Client API JDBC ODBC proprietary protocol (OpenAPI) | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC MySQL protocol ODBC | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C# C++ Clojure Go Java JavaScript (Node.js) Python Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | Ada C C# C++ D Delphi Eiffel Erlang Haskell Java JavaScript (Node.js) Objective-C OCaml Perl PHP Python Ruby Scheme Tcl | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | yes Event Listeners, Executor Services | yes | Yes, possible languages: KQL, Python, R | yes proprietary syntax | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes Events | yes | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | horizontal partitioning Ingres Star to access multiple databases simultaneously | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes Replicated Map | Ingres Replicator | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes | no | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency or Eventual Consistency selectable by user Raft Consensus Algorithm | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | Eventual Consistency across shards Immediate Consistency within a shard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | yes not for MyISAM storage engine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | one or two-phase-commit; repeatable reads; read commited | ACID | no | ACID at shard level | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | yes MVCC | yes | yes table locks or row locks depending on storage engine | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | no | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | Role-based access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Azure Active Directory Authentication | Users with fine-grained authorization concept no user groups or roles | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Hazelcast | Ingres | Microsoft Azure Data Explorer | Vitess | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Hazelcast Weaves Wider Logic Threads Through The Data Fabric Hazelcast 5.4 real time data processing platform boosts AI and consistency Hazelcast Achieves Record Year with Leading Brands Choosing Its Platform for Application Modernization, AI Initiatives Real-Time Data Platform Hazelcast Introduces New Chief Technology Officer Adrian Soars Hazelcast: The 'true' value of streaming real-time data provided by Google News | New startup from Postgres creator puts the database at heart of software stack Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more Are You Ready For Ingress-as-a-Service? Actian Launches Ingres as a Fully-Managed Cloud Service PostgreSQL now top developer choice ahead of MySQL, according to massive new survey • DEVCLASS provided by Google News | Azure Data Explorer: Log and telemetry analytics benchmark Providing modern data transfer and storage service at Microsoft with Microsoft Azure - Inside Track Blog General availability: New KQL function to enrich your data analysis with geographic context | Azure updates Public Preview: Azure Cosmos DB to Azure Data Explorer Synapse Link | Azure updates Azure Data Explorer and Stream Analytics for anomaly detection provided by Google News | Vitess, the database clustering system powering YouTube, graduates CNCF incubation PlanetScale Unveils Distributed MySQL Database Service Based on Vitess PlanetScale grabs YouTube-developed open-source tech, promises Vitess DBaaS with on-the-fly schema changes They scaled YouTube — now they’ll shard everyone with PlanetScale Massively Scaling MySQL Using Vitess provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
