DBMS > InfluxDB vs. MonetDB vs. Realm vs. Spark SQL
System Properties Comparison InfluxDB vs. MonetDB vs. Realm vs. Spark SQL
Please select another system to include it in the comparison.
| Editorial information provided by DB-Engines | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Name | InfluxDB Xexclude from comparison | MonetDB Xexclude from comparison | Realm Xexclude from comparison | Spark SQL Xexclude from comparison | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Description | DBMS for storing time series, events and metrics | A relational database management system that stores data in columns | A DBMS built for use on mobile devices that’s a fast, easy to use alternative to SQLite and Core Data | Spark SQL is a component on top of 'Spark Core' for structured data processing | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Primary database model | Time Series DBMS | Relational DBMS | Document store | Relational DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Secondary database models | Spatial DBMS  with GEO package | Document store Spatial DBMS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Website | www.influxdata.com/products/influxdb-overview | www.monetdb.org | realm.io | spark.apache.org/sql | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Technical documentation | docs.influxdata.com/influxdb | www.monetdb.org/Documentation | realm.io/docs | spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Developer | MonetDB BV | Realm, acquired by MongoDB in May 2019 | Apache Software Foundation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Initial release | 2013 | 2004 | 2014 | 2014 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Current release | 2.7.6, April 2024 | Dec2023 (11.49), December 2023 | 3.5.0 ( 2.13), September 2023 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| License Commercial or Open Source | Open Source MIT-License; commercial enterprise version available | Open Source Mozilla Public License 2.0 | Open Source | Open Source Apache 2.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Implementation language | Go | C | Scala | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server operating systems | Linux OS X through Homebrew | FreeBSD Linux OS X Solaris Windows | Android Backend: server-less iOS Windows | Linux OS X Windows | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data scheme | schema-free | yes | yes | yes | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typing predefined data types such as float or date | Numeric data and Strings | yes | 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 | no | yes | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SQL Support of SQL | SQL-like query language | yes SQL 2003 with some extensions | no | SQL-like DML and DDL statements | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| APIs and other access methods | HTTP API JSON over UDP | JDBC native C library MAPI library (MonetDB application programming interface)ODBC | JDBC ODBC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Supported programming languages | .Net Clojure Erlang Go Haskell Java JavaScript JavaScript (Node.js) Lisp Perl PHP Python R Ruby Rust Scala | C C++ Java JavaScript (Node.js) Perl PHP Python R Ruby | .Net Java with Android onlyObjective-C React Native Swift | Java Python R Scala | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Server-side scripts Stored procedures | no | yes, in SQL, C, R | no runs within the applications so server-side scripts are unnecessary | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Triggers | no | yes | yes Change Listeners | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Partitioning methods Methods for storing different data on different nodes | Sharding in enterprise version only | Sharding via remote tables | none | yes, utilizing Spark Core | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Replication methods Methods for redundantly storing data on multiple nodes | selectable replication factor in enterprise version only | none Source-replica replication available in experimental status | none | none | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| MapReduce Offers an API for user-defined Map/Reduce methods | no | no | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Consistency concepts Methods to ensure consistency in a distributed system | Immediate Consistency | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Foreign keys Referential integrity | no | yes | no | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Transaction concepts Support to ensure data integrity after non-atomic manipulations of data | no | ACID | ACID | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Concurrency Support for concurrent manipulation of data | 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 Depending on used storage engine | yes In-Memory realm | no | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| User concepts Access control | simple rights management via user accounts | fine grained access rights according to SQL-standard | yes | no | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| More information provided by the system vendor | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| InfluxDB | MonetDB | Realm | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Specific characteristics | InfluxData is the creator of InfluxDB , the open source time series database. It... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competitive advantages | Time to Value InfluxDB is available in all the popular languages and frameworks,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Typical application scenarios | IoT & Sensor Monitoring Developers are witnessing the instrumentation of every available... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Key customers | InfluxData has more than 1,900 paying customers, including customers include MuleSoft,... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Market metrics | Fastest-growing database to drive 27,500 GitHub stars Over 750,000 daily active instances » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Licensing and pricing models | Open source core with closed source clustering available either on-premise or on... » more | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| News | An Introductory Guide to Grafana Alerts The Final Frontier: Using InfluxDB on the International Space Station Getting the Current Time in C#: A Guide Sync Data from InfluxDB v2 to v3 With the Quix Template Infrastructure Monitoring Basics: Getting Started with Telegraf, InfluxDB, and Grafana | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 | MonetDB | Realm | Spark SQL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 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? | MySQL, PostgreSQL and Redis are the winners of the March ranking | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Recent citations in the news | Run and manage open source InfluxDB databases with Amazon Timestream | Amazon Web Services 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 AWS and InfluxData partner to offer managed time series database Timestream for InfluxDB provided by Google News | In 2024 the MonetDB Foundation was established for the preservation, maintenance and further development of the ... MonetDB Secures Investment From (and Partners With) ServiceNow How MonetDB Exploits Modern CPU Performance | by Dwi Prasetyo Adi Nugroho PostgreSQL, MonetDB, and Too-Big-for-Memory Data in R - Part I - DataScienceCentral.com MonetDB Solutions secures investment from ServiceNow provided by Google News | MongoDB aims to unify developer experience with launch of MongoDB Cloud Danish CEO explains Silicon Valley learning curve for European entrepreneurs - San Francisco Business Times Is Swift the Future of Server-side Development? Kotlin Programming Language Will Surpass Java On Android Next Year Here are the winners of Nordic Startup Awards 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 1.5 Years of Spark Knowledge in 8 Tips | by Michael Berk Run Apache Hive workloads using Spark SQL with Amazon EMR on EKS | Amazon Web Services provided by Google News | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Share this page
