DBMS > InfluxDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Milvus vs. Teradata Aster
System Properties Comparison InfluxDB vs. Microsoft Azure Synapse Analytics vs. Microsoft Azure Table Storage vs. Milvus vs. Teradata Aster
Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Name | InfluxDB Xexclude from comparison | Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse Xexclude from comparison | Microsoft Azure Table Storage Xexclude from comparison | Milvus Xexclude from comparison | Teradata Aster Xexclude from comparison | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Teradata Aster has been integrated into other Teradata systems and therefore will be removed from the DB-Engines ranking. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Description | DBMS for storing time series, events and metrics | Elastic, large scale data warehouse service leveraging the broad eco-system of SQL Server | A Wide Column Store for rapid development using massive semi-structured datasets | A DBMS designed for efficient storage of vector data and vector similarity searches | Platform for big data analytics on multistructured data sources and types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Primary database model | Time Series DBMS | Relational DBMS | Wide column store | Vector DBMS | Relational DBMS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary database models | Spatial DBMS with GEO package | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Website | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | azure.microsoft.com/services/synapse-analytics | azure.microsoft.com/en-us/services/storage/tables | milvus.io | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Technical documentation | docs.influxdata.com/influxdb | docs.microsoft.com/azure/synapse-analytics | milvus.io/docs/overview.md | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Developer | Microsoft | Microsoft | Teradata | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Initial release | 2013 | 2016 | 2012 | 2019 | 2005 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Current release | 2.7.6, April 2024 | 2.3.4, January 2024 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
License Commercial or Open Source | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | commercial | commercial | Open Source Apache Version 2.0 | commercial | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cloud-based only Only available as a cloud service | no | yes | yes | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
DBaaS offerings (sponsored links) Database as a Service Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed. | Zilliz Cloud – Cloud-native service for Milvus | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Implementation language | Go | C++ | C++, Go | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server operating systems | Linux OS X through Homebrew | hosted | hosted | Linux macOS 10.14 or later Windows with WSL 2 enabled | Linux | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data scheme | schema-free | yes | schema-free | Flexible Schema (defined schema, partial schema, schema free) defined schema within the relational store; partial schema or schema free in the Aster File Store | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typing predefined data types such as float or date | Numeric data and Strings | yes | yes | Vector, Numeric and String | 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 | no | yes in Aster File Store | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Secondary indexes | no | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
SQL Support of SQL | SQL-like query language | yes | no | no | yes | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
APIs and other access methods | HTTP API JSON over UDP | ADO.NET JDBC ODBC | RESTful HTTP API | RESTful HTTP API | ADO.NET JDBC ODBC OLE DB | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supported programming languages | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C# Java PHP | .Net C# C++ Java JavaScript (Node.js) PHP Python Ruby | C++ Go Java JavaScript (Node.js) Python | C C# C++ Java Python R | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Server-side scripts Stored procedures | no | Transact SQL | no | no | R packages | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Triggers | no | no | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding in enterprise version only | Sharding, horizontal partitioning | Sharding Implicit feature of the cloud service | Sharding | Sharding | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor in enterprise version only | yes | yes implicit feature of the cloud service. Replication either local, cross-facility or geo-redundant. | yes Dimension tables are replicated across all nodes in the cluster. The number of replicas for the file store can be configured. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | no | yes SQL Map-Reduce Framework | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | Immediate Consistency | Bounded Staleness Eventual Consistency Immediate Consistency Session Consistency Tunable Consistency | Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configuration | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Foreign keys Referential integrity | no | no docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-table-constraints | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | optimistic locking | no | 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. | yes Depending on used storage engine | no | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
User concepts Access control | simple rights management via user accounts | yes | Access rights based on private key authentication or shared access signatures | Role based access control and fine grained access rights | fine grained access rights according to SQL-standard | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
InfluxDB | Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse | Microsoft Azure Table Storage | Milvus | Teradata Aster | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | Milvus is an open-source and cloud-native vector database built for production-ready... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | Highly available, versatile, and robust with millisecond latency. Supports batch... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | RAG: retrieval augmented generation Video media : video understanding, video deduplication.... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | Milvus is trusted by thousands of enterprises, including PayPal, eBay, IKEA, LINE,... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | As of January 2024, 25k+ GitHub stars 10M+ downloads and installations 3k+ enterprise... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | Milvus was released under the open-source Apache License 2.0 in October 2019. Fully-managed... » more | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
News | An Introductory Guide to Grafana Alerts What is DevRel at InfluxData What to Expect When You’re Expecting InfluxDB: A Guide Introduction to Apache Iceberg Converting Timestamp to Date in Java | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
InfluxDB | Microsoft Azure Synapse Analytics previously named Azure SQL Data Warehouse | Microsoft Azure Table Storage | Milvus | Teradata Aster | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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? | Vector databases | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Recent citations in the news | Introducing Amazon Timestream for InfluxDB: A managed service for the popular open source time-series database ... 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 Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services provided by Google News | Migrate Microsoft Azure Synapse Analytics to Amazon Redshift using AWS SCT | Amazon Web Services Azure Synapse Runtime for Apache Spark 3.2 End of Support | Azure updates Azure Synapse Analytics: Everything you need to know about Microsoft's cloud analytics platform Azure Synapse vs. Databricks: Data Platform Comparison 2024 Azure Synapse Link for Cosmos DB: New Analytics Capabilities provided by Google News | Working with Azure to Use and Manage Data Lakes Azure Cosmos DB Data Migration tool imports from Azure Table storage | Azure updates How to Use C# Azure.Data.Tables SDK with Azure Cosmos DB How to use Azure Table storage in .Net Quick Guide to Azure Storage Pricing provided by Google News | How NVIDIA GPU Acceleration Supercharged Milvus Vector Database AI-Powered Search Engine With Milvus Vector Database on Vultr Milvus 2.4 Unveils Game-Changing Features for Enhanced Vector Search Zilliz Unveils Game-Changing Features for Vector Search IBM watsonx.data’s integrated vector database: unify, prepare, and deliver your data for AI provided by Google News | Northwestern Analytics Partners with Teradata Aster to Host Hackathon Teradata Aster gets graph database, HDFS-compatible file store Teradata Provides the Simplest Way to Bring the Science of Data to the Art of Business Teradata's Aster shows how the flowers of fraud bloom Case study: Siemens reduces train failures with Teradata Aster provided by Google News |
Share this page