DBMS > Hive vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. TigerGraph vs. Tkrzw vs. Vertica
System Properties Comparison Hive vs. Microsoft Azure Cosmos DB vs. TigerGraph vs. Tkrzw vs. Vertica
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Hive Xexclude from comparison | Microsoft Azure Cosmos DB former name was Azure DocumentDB Xexclude from comparison | TigerGraph Xexclude from comparison | Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet Xexclude from comparison | Vertica OpenText™ Vertica™ Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | data warehouse software for querying and managing large distributed datasets, built on Hadoop | Globally distributed, horizontally scalable, multi-model database service | A complete, distributed, parallel graph computing platform supporting web-scale data analytics in real-time | A concept of libraries, allowing an application program to store and query key-value pairs in a file. Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet | Cloud or off-cloud analytical database and query engine for structured and semi-structured streaming and batch data. Machine learning platform with built-in algorithms, data preparation capabilities, and model evaluation and management via SQL or Python. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Document store Graph DBMS Key-value store Wide column store | Graph DBMS | Key-value store | Relational DBMS Column oriented | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS | Spatial DBMS Time Series DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | hive.apache.org | azure.microsoft.com/services/cosmos-db | www.tigergraph.com | dbmx.net/tkrzw | www.vertica.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Home | learn.microsoft.com/azure/cosmos-db | docs.tigergraph.com | vertica.com/documentation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation initially developed by Facebook | Microsoft | Mikio Hirabayashi | OpenText previously Micro Focus and Hewlett Packard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2012 | 2014 | 2017 | 2020 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 3.1.3, April 2022 | 0.9.3, August 2020 | 12.0.3, January 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache Version 2 | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | commercial Limited community edition free | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no on-premises, all major clouds - Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform and containers | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | C++ | C++ | C++ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | All OS with a Java VM | hosted | Linux | Linux macOS | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | yes | schema-free | Yes, but also semi-structure/unstructured data storage, and complex hierarchical data (like Parquet) stored and/or queried. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes JSON types | yes | no | 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 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | yes All properties auto-indexed by default | No Indexes Required. Different internal optimization strategy, but same functionality included. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language | SQL-like query language (GSQL) | no | Full 1999 standard plus machine learning, time series and geospatial. Over 650 functions. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | JDBC ODBC Thrift | DocumentDB API Graph API (Gremlin) MongoDB API RESTful HTTP API Table API | GSQL (TigerGraph Query Language) Kafka RESTful HTTP/JSON API | ADO.NET JDBC Kafka Connector ODBC RESTful HTTP API Spark Connector vSQL character-based, interactive, front-end utility | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C++ Java PHP Python | .Net C# Java JavaScript JavaScript (Node.js) MongoDB client drivers written for various programming languages Python | C++ Java | C++ Java Python Ruby | C# C++ Go Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes user defined functions and integration of map-reduce | JavaScript | yes | no | yes, PostgreSQL PL/pgSQL, with minor differences | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | JavaScript | no | no | yes, called Custom Alerts | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | none | horizontal partitioning, hierarchical partitioning | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor | yes Implicit feature of the cloud service | none | Multi-source replication One, or more copies of data replicated across nodes, or object-store used for repository. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes query execution via MapReduce | with Hadoop integration Integration with Hadoop/HDInsight on Azure* | yes | no | no Bi-directional Spark integration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Eventual Consistency | Bounded Staleness Consistent Prefix Eventual Consistency Immediate Consistency Consistency level configurable on request level Session Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | yes Relationships in graphs | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | Multi-item ACID transactions with snapshot isolation within a partition | ACID | ACID | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Concurrency Support for concurrent manipulation of data | yes | 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. | no | yes using specific database classes | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Access rights for users, groups and roles | Access rights can be defined down to the item level | Role-based access control | no | fine grained access rights according to SQL-standard; supports Kerberos, LDAP, Ident and hash | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hive | Microsoft Azure Cosmos DB former name was Azure DocumentDB | TigerGraph | Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Deploy-anywhere database for large-scale analytical deployments. Deploy off-cloud,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Fast, scalable, and capable of high concurrency. Separation of compute/storage leverages... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | Communication and network analytics, Embedded analytics, Fraud monitoring and Risk... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | Abiba Systems, Adform, adMarketplace, AmeriPride, Anritsu, AOL, Avito, Auckland Transport,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Cost-based models and subscription-based models are both available. One license is... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | CData: Connect to Big Data & NoSQL through standard Drivers. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Hive | Microsoft Azure Cosmos DB former name was Azure DocumentDB | TigerGraph | Tkrzw Successor of Tokyo Cabinet and Kyoto Cabinet | Vertica OpenText™ Vertica™ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | Why is Hadoop not listed in the DB-Engines Ranking? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Design a data mesh pattern for Amazon EMR-based data lakes using AWS Lake Formation with Hive metastore ... Apache Software Foundation Announces Apache Hive 4.0 18 Top Big Data Tools and Technologies to Know About in 2024 ASF Unveils the Next Evolution of Big Data Processing With the Launch of Hive 4.0 Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services provided by Google News | Public Preview: DiskANN vector indexing and search in Azure Cosmos DB NoSQL | Azure updates Start your AI journey with Microsoft Azure Cosmos DB—compete for $10K Public Preview: vCore-based Azure Cosmos DB for MongoDB cross-region disaster recovery (DR) | Azure updates Building Planet-Scale .NET Apps with Azure Cosmos DB Public preview: Change partition key of a container in Azure Cosmos DB (NoSQL API) | Azure updates provided by Google News | TigerGraph Unveils CoPilot, Version 4.0, and New CEO How TigerGraph CoPilot enables graph-augmented AI TigerGraph unveils GenAI assistant, introduces new CEO TigerGraph Bolsters DB for Enterprise Graph Workloads Aerospike takes on Neo4j and TigerGraph with launch of graph database provided by Google News | HP Rolls Out Vertica Marketplace for Big Data Analytics MapR Hadoop Upgrade Runs HP Vertica Stonebraker Seeks to Invert the Computing Paradigm with DBOS OpenText expands enterprise portfolio with AI and Micro Focus integrations Postgres pioneer Michael Stonebraker promises to upend the database once more provided by Google News |
Share this page