DBMS > eXtremeDB vs. Heroic vs. Spark SQL vs. Stardog vs. TiDB
System Properties Comparison eXtremeDB vs. Heroic vs. Spark SQL vs. Stardog vs. TiDB
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | eXtremeDB Xexclude from comparison | Heroic Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Stardog Xexclude from comparison | TiDB Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Natively in-memory DBMS with options for persistency, high-availability and clustering | Time Series DBMS built at Spotify based on Cassandra or Google Cloud Bigtable, and ElasticSearch | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | Enterprise Knowledge Graph platform and graph DBMS with high availability, high performance reasoning, and virtualization | TiDB is an open source distributed SQL database that supports Hybrid Transactional/Analytical Processing (HTAP) workloads. It is MySQL compatible and features horizontal scalability, strong consistency, and high availability. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS Time Series DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | Graph DBMS RDF store | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Document store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.mcobject.com | github.com/spotify/heroic | spark.apache.org/sql | www.stardog.com | pingcap.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | www.mcobject.com/docs/extremedb.htm | spotify.github.io/heroic | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | docs.stardog.com | docs.pingcap.com/tidb/stable | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | McObject | Spotify | Apache Software Foundation | Stardog-Union | PingCAP, Inc. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2001 | 2014 | 2014 | 2010 | 2016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 8.2, 2021 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 7.3.0, May 2020 | 7.6.0, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License  Commercial or Open Source | commercial | Open Source Apache 2.0 | Open Source Apache 2.0 | commercial 60-day fully-featured trial license; 1-year fully-featured non-commercial use license for academics/students | 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. | TiDB Cloud: Fully-managed TiDB Service. Bring everything great about TiDB to the cloud. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C and C++ | Java | Scala | Java | Go, Rust | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | AIX HP-UX Linux macOS Solaris Windows | Linux OS X Windows | Linux macOS Windows | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | schema-free | yes | schema-free and OWL/RDFS-schema support | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes | yes | 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 support of XML interfaces available | no | no | no Import/export of XML data possible | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes via Elasticsearch | no | yes supports real-time indexing in full-text and geospatial | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes with the option: eXtremeSQL | no | SQL-like DML and DDL statements | Yes, compatible with all major SQL variants through dedicated BI/SQL Server | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | .NET Client API JDBC JNI ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API | HQL (Heroic Query Language, a JSON-based language) HTTP API | JDBC ODBC | GraphQL query language HTTP API Jena RDF API OWL RDF4J API Sesame REST HTTP Protocol SNARL SPARQL Spring Data Stardog Studio TinkerPop 3 | GORM JDBC ODBC Proprietary protocol SQLAlchemy | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net C C# C++ Java Lua Python Scala | Java Python R Scala | .Net Clojure Groovy Java JavaScript Python Ruby | 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 | no | no | user defined functions and aggregates, HTTP Server extensions in Java | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes by defining events | no | no | yes via event handlers | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | horizontal partitioning / sharding | Sharding | yes, utilizing Spark Core | none | horizontal partitioning (by key range) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | Active Replication Fabric™ for IoT Multi-source replication by means of eXtremeDB Cluster optionSource-replica replication by means of eXtremeDB High Availability option | yes | none | Multi-source replication in HA-Cluster | Using Raft consensus algorithm to ensure data replication with strong consistency among multiple replicas. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | yes with TiSpark Connector | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency in HA-Cluster | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | yes relationships in graphs | yes full support since version 6.6 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | no | ACID | ACID | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes Optimistic (MVCC) and pessimistic (locking) strategies available | 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 | no | no | yes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | no | Access rights for users and roles | Fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| eXtremeDB | Heroic | Spark SQL | Stardog | TiDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | eXtremeDB is an in-memory and/or persistent database system that offers an ultra-small... » more | TiDB is an advanced open-source, distributed SQL database for modern application... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | eXtremeDB databases can be modeled relationally or as objects and can utilize SQL... » more | - HORIZONTAL SCALING : TiDB grants total transparency into your data workloads without... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | IoT application across all markets: Industrial Control, Netcom, Telecom, Defense,... » more | TiDB is ideal for transactional applications that require extreme scalability and... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | Schneider Electronics, F5 Networks, TNS, Boeing, Northrop Grumman, GoPro, ViaSat,... » more | Block, Pinterest, Catalyst, Bolt, Flipkart, Capcom, Shopee (E-commerce), JD Cloud... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | With hundreds of customers and over 30 million devices/applications using the product... » more | 34K+ GitHub stars 5K+ members in TiDB Community Slack 1K+ community contributors... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | For server use cases, there is a simple per-server license irrespective of the number... » more | TiDB Community : Free open source software (Apache 2.0) TiDB Self-Hosted : Enterprise... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Recent citations in the news | McObject Announces the Release of eXtremeDB/rt 1.2 McObject Announces Availability of eXtremeDB/rt for Green Hills Software's INTEGRITY RTOS McObject Announces Availability of eXtremeDB/rt for Microsoft Azure RTOS ThreadX Latest embedded DBMS supports asymmetric multiprocessing systems Beta tests for real time in-memory embedded database ... provided by Google News | Review: Google Bigtable scales with ease provided by Google News | Use Amazon Athena with Spark SQL for your open-source transactional table formats | Amazon Web Services What is Apache Spark? The big data platform that crushed Hadoop Cracking the Apache Spark Interview: 80+ Top Questions and Answers for 2024 Cloudera: Impala's it for interactive SQL on Hadoop; everything else will move to Spark 1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk provided by Google News | How PingCAP transformed TiDB into a serverless DBaaS using Amazon S3 and Amazon EBS | Amazon Web Services How a new database architecture supports scale and reliability in TiDB PingCAP Launches TiDB 7.5, Enhancing Distributed SQL Database Tech Google Cloud's C3D Instances Provide Strong Performance Value For PingCAP's TiDB PingCAP Wins 2024 Data Breakthrough Awards provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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