DBMS > HyperSQL vs. InfluxDB vs. Netezza vs. ScyllaDB
System Properties Comparison HyperSQL vs. InfluxDB vs. Netezza vs. ScyllaDB
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Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | HyperSQL also known as HSQLDB Xexclude from comparison | InfluxDB Xexclude from comparison | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM Xexclude from comparison | ScyllaDB Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Multithreaded, transactional RDBMS written in Java also known as HSQLDB | DBMS for storing time series, events and metrics | Data warehouse and analytics appliance part of IBM PureSystems | Cassandra and DynamoDB compatible wide column store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Relational DBMS | Time Series DBMS | Relational DBMS | Wide column store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS with GEO package | Key-value store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Website | hsqldb.org | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | www.ibm.com/products/netezza | www.scylladb.com | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | hsqldb.org/web/hsqlDocsFrame.html | docs.influxdata.com/influxdb | docs.scylladb.com | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | IBM | ScyllaDB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2001 | 2013 | 2000 | 2015 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 2.7.2, June 2023 | 2.7.6, April 2024 | ScyllaDB Open Source 5.4.1, January 2024 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source based on BSD license | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | commercial | Open Source Open Source (AGPL), commercial license available | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Scylla Cloud: Create real-time applications that run at global scale with Scylla Cloud, the industry’s most powerful NoSQL DBaaS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Java | Go | C++ | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | All OS with a Java VM Embedded (into Java applications) and Client-Server operating modes | Linux OS X through Homebrew | Linux included in appliance | Linux | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | schema-free | yes | schema-free | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | Numeric data and Strings | 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 | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | no | yes | yes cluster global secondary indices | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | yes | SQL-like query language | yes | SQL-like DML and DDL statements (CQL) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | HTTP API JDBC via HTTP JDBC ODBC | HTTP API JSON over UDP | JDBC ODBC OLE DB | Proprietary protocol (CQL) compatible with CQL (Cassandra Query Language, an SQL-like language) RESTful HTTP API (DynamoDB compatible) Thrift | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | All languages supporting JDBC/ODBC Java | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C C++ Fortran Java Lua Perl Python R | For CQL interface: C#, C++, Clojure, Erlang, Go, Haskell, Java, JavaScript, Node.js, Perl, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala For DynamoDB interface: .Net, ColdFusion, Erlang, Groovy, Java, JavaScript, Perl, PHP, Python, Ruby | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | Java, SQL | no | yes | yes, Lua | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | none | Sharding in enterprise version only | Sharding | Sharding | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | none | selectable replication factor in enterprise version only | Source-replica replication | selectable replication factor Representation of geographical distribution of servers is possible | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Tunable Consistency can be individually decided for each write operation | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | yes | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | ACID | no Atomicity and isolation are supported for single operations | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 Depending on used storage engine | yes in-memory tables | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | simple rights management via user accounts | Users with fine-grained authorization concept | Access rights for users can be defined per object | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
HyperSQL also known as HSQLDB | InfluxDB | Netezza Also called PureData System for Analytics by IBM | ScyllaDB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | ScyllaDB is engineered to deliver predictable performance at scale. It’s adopted... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | Highly-performant (efficiently utilizes full resources of a node and network; millions... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | ScyllaDB is ideal for applications that require high throughput and low latency at... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | Discord, Epic Games, Expedia, Zillow, Comcast, Disney+ Hotstar, Samsung, ShareChat,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | ScyllaDB typically offers ~75% total cost of ownership savings, with ~5X higher throughput... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | ScyllaDB Open Source - free open source software (AGPL) ScyllaDB Enterprise - subscription-based... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | Scaling Data Collection: Solving Renewable Energy Challenges with InfluxDB Deadman Alerts with Grafana and InfluxDB Cloud 3.0 Chasing the Skies: Monitoring Flights with InfluxDB Monitoring Your Cloud Environments and Applications with InfluxDB Webinar Recap: Unleash the Full Potential of Your Time Series Data with InfluxDB and AWS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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DB-Engines blog posts | Why Build a Time Series Data Platform? Time Series DBMS are the database category with the fastest increase in popularity Time Series DBMS as a new trend? | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | HyperSQL DataBase flaw leaves library vulnerable to RCE Introduction to JDBC with HSQLDB tutorial provided by Google News | Amazon Timestream for InfluxDB is now generally available Amazon Timestream: Managed InfluxDB for Time Series Data InfluxData Collaborating with AWS to Bring InfluxDB and Time Series Analytics to Developers Around the World How the FDAP Stack Gives InfluxDB 3.0 Real-Time Speed, Efficiency Apache Doris for Log and Time Series Data Analysis in NetEase: Why Not Elasticsearch and InfluxDB? provided by Google News | Roundup: Telehouse, Cloudera, Netezza, EMC IBM announces availability of the high-performance, cloud-native Netezza Performance Server as a Service on AWS AWS and IBM Netezza come out in support of Iceberg in table format face-off Migrating your Netezza data warehouse to Amazon Redshift | Amazon Web Services IBM Brings Back a Netezza, Attacks Yellowbrick provided by Google News | Sleeping at Scale - Delivering 10k Timers per Second per Node with Rust, Tokio, Kafka, and Scylla ScyllaDB Raises $43M to Take on MongoDB at Scale, Push Database Performance to New Levels ScyllaDB on AWS is a NoSQL Database Built for Gigabyte-to-Petabyte Scale | Amazon Web Services ScyllaDB Database Review | eWeek Scylla review: Apache Cassandra supercharged provided by Google News |
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