DBMS > IBM Db2 warehouse vs. Kinetica vs. NSDb vs. Tigris vs. TimesTen
System Properties Comparison IBM Db2 warehouse vs. Kinetica vs. NSDb vs. Tigris vs. TimesTen
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | IBM Db2 warehouse  formerly named IBM dashDB Xexclude from comparison | Kinetica Xexclude from comparison | NSDb Xexclude from comparison | Tigris Xexclude from comparison | TimesTen Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | Cloud-based data warehousing service | Fully vectorized database across both GPUs and CPUs | Scalable, High-performance Time Series DBMS designed for Real-time Analytics on top of Kubernetes | A horizontally scalable, ACID transactional, document database available both as a fully managed cloud service and for deployment on self-managed infrastructure | In-Memory RDBMS compatible to Oracle | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Relational DBMS | Relational DBMS | Time Series DBMS | Document store Key-value store Search engine Time Series DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS Time Series DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Website | www.ibm.com/products/db2/warehouse | www.kinetica.com | nsdb.io | www.tigrisdata.com | www.oracle.com/database/technologies/related/timesten.html | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.kinetica.com | nsdb.io/Architecture | www.tigrisdata.com/docs | docs.oracle.com/database/timesten-18.1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | IBM | Kinetica | Tigris Data, Inc. | Oracle, TimesTen Performance Software, HP originally founded in HP Labs it was acquired by Oracle in 2005 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2014 | 2012 | 2017 | 2022 | 1998 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 7.1, August 2021 | 11 Release 2 (11.2.2.8.0) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Cloud-based only Only available as a cloud service | yes | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | C, C++ | Java, Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | hosted | Linux | Linux macOS | Linux macOS Windows | AIX HP-UX Linux OS X Solaris SPARC/x86 Windows | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | yes | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | yes | yes | yes: int, bigint, decimal, string | 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 Import/export of XML data possible | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary indexes | yes | yes | all fields are automatically indexed | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | yes | SQL-like DML and DDL statements | SQL-like query language | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | .NET Client API JDBC ODBC OLE DB | JDBC ODBC RESTful HTTP API | gRPC HTTP REST WebSocket | CLI Client gRPC RESTful HTTP API | JDBC ODBC ODP.NET Oracle Call Interface (OCI) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby | C++ Java JavaScript (Node.js) Python | Java Scala | Go Java JavaScript (Node.js) | C C++ Java PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | PL/SQL, SQL PL | user defined functions | no | no | PL/SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | yes | yes triggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding | Sharding | Sharding | none | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes | Source-replica replication | yes | Multi-source replication Source-replica replication | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | Eventual Consistency | Immediate Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | yes | yes | no | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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 | yes | yes | yes | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Durability Support for making data persistent | yes | yes | Using Apache Lucene | yes, using FoundationDB | yes by means of logfiles and checkpoints | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| In-memory capabilities Is there an option to define some or all structures to be held in-memory only. | yes | yes GPU vRAM or System RAM | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | fine grained access rights according to SQL-standard | Access rights for users and roles on table level | Access rights for users and roles | fine grained access rights according to SQL-standard | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IBM Db2 warehouse formerly named IBM dashDB | Kinetica | NSDb | Tigris | TimesTen | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Announcing the deprecation of prior generation Db2 Warehouse plans on AWS Introducing the next generation of Db2 Warehouse: Our cost-effective, cloud-native data warehouse built for always-on ... Db2 Warehouse delivers 4x faster query performance than previously, while cutting storage costs by 34x Top 7 Cloud Data Warehouse Companies Data mining in Db2 Warehouse: the basics provided by Google News | Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data Kinetica ramps up RAG for generative AI, empowering enterprises with real-time operational data Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI provided by Google News | Tigris Data Unveils Beta Launch of New Vector Search Tool Tigris Data Launches All-in-One Developer Data Platform Latest Asigra platform targets SaaS backup for MSPs FerretDB Provides Alternative to MongoDB provided by Google News | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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