DBMS > Ignite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. PostgreSQL vs. Spark SQL vs. Weaviate
System Properties Comparison Ignite vs. Microsoft Azure Data Explorer vs. PostgreSQL vs. Spark SQL vs. Weaviate
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | Ignite Xexclude from comparison | Microsoft Azure Data Explorer Xexclude from comparison | PostgreSQL Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | Weaviate Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | Apache Ignite is a memory-centric distributed database, caching, and processing platform for transactional, analytical, and streaming workloads, delivering in-memory speeds at petabyte scale. | Fully managed big data interactive analytics platform | Widely used open source RDBMS Developed as objectoriented DBMS (Postgres), gradually enhanced with 'standards' like SQL | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | An AI-native realtime vector database engine that integrates scalable machine learning models. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Key-value store Relational DBMS | Relational DBMS column oriented | Relational DBMS with object oriented extensions, e.g.: user defined types/functions and inheritance. Handling of key/value pairs with hstore module. | Relational DBMS | Vector DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | 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 engine Time Series DBMS see docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer/time-series-analysis | Document store Graph DBMS with Apache Age Spatial DBMS Vector DBMS with pgvector extension | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | ignite.apache.org | azure.microsoft.com/services/data-explorer | www.postgresql.org | spark.apache.org/sql | github.com/weaviate/weaviate weaviate.io | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | apacheignite.readme.io/docs | docs.microsoft.com/en-us/azure/data-explorer | www.postgresql.org/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | weaviate.io/developers/weaviate | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Apache Software Foundation | Microsoft | PostgreSQL Global Development Group www.postgresql.org/developer | Apache Software Foundation | Weaviate B.V. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2015 | 2019 | 1989 1989: Postgres, 1996: PostgreSQL | 2014 | 2019 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | Apache Ignite 2.6 | cloud service with continuous releases | 16.3, May 2024 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | 1.19, May 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source Apache 2.0 | commercial | Open Source BSD | Open Source Apache 2.0 | Open Source commercial license available with Weaviate Enterprise | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. |
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | C++, Java, .Net | C | Scala | Go | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X Solaris Windows | hosted | FreeBSD HP-UX Linux NetBSD OpenBSD OS X Solaris Unix Windows | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | yes | Fixed schema with schema-less datatypes (dynamic) | yes | yes | yes, maps to GraphQL interface | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | yes | yes bool, datetime, dynamic, guid, int, long, real, string, timespan, double: docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/query/scalar-data-types | yes | yes | yes string, int, float, geo point, date, cross reference, fuzzy references | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | yes | yes specific XML-type available, but no XML query functionality. | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | yes | all fields are automatically indexed | yes | no | yes all data objects are indexed in a semantic vector space (the Contextionary), all primitive fields are indexed | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | ANSI-99 for query and DML statements, subset of DDL | Kusto Query Language (KQL), SQL subset | yes standard with numerous extensions | SQL-like DML and DDL statements | GraphQL is used as query language | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | HDFS API Hibernate JCache JDBC ODBC Proprietary protocol RESTful HTTP API Spring Data | Microsoft SQL Server communication protocol (MS-TDS) RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC native C library ODBC streaming API for large objects | JDBC ODBC | GraphQL query language RESTful HTTP/JSON API | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | C# C++ Java PHP Python Ruby Scala | .Net Go Java JavaScript (Node.js) PowerShell Python R | .Net C C++ Delphi Java JDBC JavaScript (Node.js) Perl PHP Python Tcl | Java Python R Scala | JavaScript / TypeScript Python | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | yes (compute grid and cache interceptors can be used instead) | Yes, possible languages: KQL, Python, R | user defined functions realized in proprietary language PL/pgSQL or with common languages like Perl, Python, Tcl etc. | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | yes (cache interceptors and events) | yes see docs.microsoft.com/en-us/azure/kusto/management/updatepolicy | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding | Sharding Implicit feature of the cloud service | partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash | yes, utilizing Spark Core | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | yes (replicated cache) | yes Implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | Source-replica replication other methods possible by using 3rd party extensions | none | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | yes (compute grid and hadoop accelerator) | Spark connector (open source): github.com/Azure/azure-kusto-spark | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Eventual Consistency Immediate Consistency | Immediate Consistency | Eventual Consistency | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | ACID | no | ACID | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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. | yes | no | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | Security Hooks for custom implementations | Azure Active Directory Authentication | fine grained access rights according to SQL-standard | no | API Keys OpenID Connect Discovery | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ignite | Microsoft Azure Data Explorer | PostgreSQL | Spark SQL | Weaviate | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | Weaviate is an open source vector database that is robust, scalable, cloud-native,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Flexible deployment - Free, open source or fully-managed cloud vector database service... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | As a database supporting the development of generative AI and semantic search applications... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | All companies that have data. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | As of mid 2023: Over 2 million open source downloads 3500+ Weaviate Slack community... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Weaviate is open-source, and free to use. Weaviate is also available as a fully managed... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of system vendors to contact us for updating and extending the system information, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Related products and services | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3rd parties | Navicat Monitor is a safe, simple and agentless remote server monitoring tool for PostgreSQL and many other database management systems. » more Instaclustr: Fully Hosted & Managed PostgreSQL » more pgDash: In-Depth PostgreSQL Monitoring. » more SharePlex is the reliable and affordable data replication solution for PostgreSQL migrations, high availability and more. » more Aiven for PostgreSQL: Fully managed PostgreSQL for developers with 70+ extensions and flexible orchestration tools. » more Navicat for PostgreSQL is an easy-to-use graphical tool for PostgreSQL database development. » more CYBERTEC is your professional partner in PostgreSQL topics for over 20 years. As our main aim is to be your single-source all-in-one IT service provider, we offer a wide range of products and services. Visit our website for more details. » more Redgate webinars: A series of key topics for new PostgreSQL users. » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
We invite representatives of vendors of related products to contact us for presenting information about their offerings here. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More resources | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ignite | Microsoft Azure Data Explorer | PostgreSQL | Spark SQL | Weaviate | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DB-Engines blog posts | PostgreSQL is the DBMS of the Year 2023 Snowflake is the DBMS of the Year 2022, defending the title from last year Snowflake is the DBMS of the Year 2021 | Weaviate, an ANN Database with CRUD support GridGain Announces Call for Speakers for Virtual Apache Ignite Summit 2024 GridGain Showcases Power of Apache Ignite at Community Over Code Conference Apache Ignite: Distributed Database Apache Ignite: An Overview What is Apache Ignite? How is Apache Ignite Used? provided by Google News We’re retiring Azure Time Series Insights on 7 July 2024 – transition to Azure Data Explorer | Azure updates Update records in a Kusto Database (public preview) | Azure updates Public Preview: Azure Data Explorer connector for Apache Flink | Azure updates Announcing General Availability to migrate Virtual Network injected Azure Data Explorer Cluster to Private Endpoints ... Migration of Azure Virtual Network injected Azure Data Explorer cluster to Private Endpoints | Azure updates provided by Google News PostgreSQL is Now Faster than Pinecone, 75% Cheaper, with New Open Source Extensions Timescale unveils high-performance AI vector database extensions for PostgreSQL PostgreSQL Tutorial: Definition, Commands, & Features Raise the bar on AI-powered app development with Azure Database for PostgreSQL How to implement a better like, views, comment counters in PostgreSQL? 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 Performant IPv4 Range Spark Joins | by Jean-Claude Cote Simba Technologies(R) Introduces New, Powerful JDBC Driver With SQL Connector for Apache Spark(TM) provided by Google News Build enterprise-ready generative AI solutions with Cohere foundation models in Amazon Bedrock and Weaviate vector ... Weaviate Partners with Snowflake to Bring Secure GenAI to Snowpark Container Services Foley Represents Cortical Ventures in $50M Series B Round for Weaviate Getting Started with Weaviate: A Beginner's Guide to Search with Vector Databases Weaviate Raises $50 Million Series B Funding to Meet Soaring Demand for AI Native Vector Database Technology ... provided by Google News |
Share this page